CN111401442A - 一种基于深度学习的水果识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的水果识别方法，包括提取特征、训练深度学习模型、利用所述深度学习模型分类包含水果的RGB图像步骤。本发明能够快速的完成对商品识别网络的模型训练，准确识别出相应商品；相比传统的深度学习模型，不仅能得到更高的图像识别准确性，还能提高模型的训练速度。

Description

一种基于深度学习的水果识别方法
技术领域
本发明涉及一种水果识别方法，尤其涉及一种基于深度学习的水果识别方法，属于人工智能技术领域。
背景技术
现有的水果识别方法通过果实和叶子对电磁光谱反射率检测。电磁光谱反射率检测通过收集照射在植物上的反射光谱的综合参数指标进行辨别，不同的反射光谱关联着植物的叶绿素，胡萝卜素，营养元素，叶绿素荧光从而辨别出不同水果，训练速度较慢。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于深度学习的水果识别方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种基于深度学习的水果识别方法，包括以下步骤：
步骤1：读取训练图像：深度学习模型包括输入层，所述输入层读入包含水果的RGB图像；
步骤2：训练深度学习模型：所述深度学习模型还包括1个以上结构相同的的训练识别单元、特征整合器、全连接层和输出层；所述训练识别单元输入层、1层以上的并行卷积层和1层以上的并行池化层组成；所述卷积层和池化层的层数相同；输入层的输出同时输入至各训练识别单元；各训练识别单元分别将输入层读取的图像依次并行经卷积层及其对应的和并行池化层处理后输出至特征整合器；特征整合器将各训练识别单元输入的数据综合处理后经全连接层输出至输出层。
步骤3：识别水果：利用所述深度学习模型分类包含水果的RGB图像。
进一步，训练深度学习模型的特征包括颜色矩、颜色统计直方图和方向梯度直方图。
进一步，所述训练识别单元由16层的并行卷积层和16层的并行池化层组成；
进一步，采用SVM支持向量机算法训练深度学习模型。
更进一步，颜色矩FCOLOR为：
FCOLOR＝[μR,σR,SR,μG,σG,SG,μB,σB,SB] (1)
Figure BDA0002412721920000021
Figure BDA0002412721920000022
Figure BDA0002412721920000023
(2)-(4)式中，Pi,j表示彩色图像第j个像素的第i颜色分量，N表示图像中的像素个数。
更进一步，方向梯度直方图计算包括图像灰度化、图像Gamma校正、梯度计算和梯度直方图统计步骤。
再进一步，图像Gamma校正采用平方根法。
采用上述技术方案所取得的技术效果在于：
本发明能够快速的完成对商品识别网络的模型训练，准确识别出相应商品；相比传统的深度学习模型，不仅能得到更高的图像识别准确性，还能提高模型的训练速度。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的深度学习模型结构图。
具体实施方式
实施例1：
一种基于深度学习的水果识别方法，包括以下步骤：
步骤1：读取训练图像：深度学习模型包括输入层，所述输入层读入包含水果的RGB图像；
步骤2：训练深度学习模型：所述深度学习模型还包括1个以上结构相同的的训练识别单元、特征整合器、全连接层和输出层；所述训练识别单元由输入层、1层以上的并行卷积层和1层以上的并行池化层组成；所述卷积层和池化层的层数相同；输入层的输出同时输入至各训练识别单元；各训练识别单元分别将输入层读取的图像依次经并行卷积层及其对应的和并行池化层处理后输出至特征整合器；特征整合器将各训练识别单元输入的数据综合处理后经全连接层输出至输出层。这种设计对训练速度的提高、识别准确率的提高具有明显的效果。
步骤3：识别水果：利用所述深度学习模型分类包含水果的RGB图像。
训练深度学习模型的特征包括颜色矩、颜色统计直方图和方向梯度直方图。
所述训练识别单元由16层的并行卷积层和16层的并行池化层组成；
每个特征都会形成一个权值，最后在特征整合器中进行最终的特征计算，从而得出最后识别出水果的种类的概率进行输出。
采用SVM支持向量机算法训练深度学习模型。
颜色矩FCOLOR为：
FCOLOR＝[μR,σR,SR,μG,σG,SG,μB,σB,SB] (1)
Figure BDA0002412721920000031
Figure BDA0002412721920000032
Figure BDA0002412721920000033
(2)-(4)式中，Pi,j表示彩色图像第j个像素的第i颜色分量，N表示图像中的像素个数。
方向梯度直方图计算包括图像灰度化、图像Gamma校正、梯度计算和梯度直方图统计步骤。
图像Gamma校正采用平方根法。
本实施例中，各并行卷积层的卷积核的大小均为3×3。各并行池化层的区域均为3x3，均采用最大池化。卷积神经网络的任何一个卷积层来说，其里面均包含若干个由一些矩形排列的神经元组成的特征平面，拥有同一特征平面的神经元权值共享，而卷积核就是这里所说的共享的权值。并行卷积层的输入来源于输入层或者并行池化层，在并行卷积层中，各层的每个神经元与上其它层的的神经元仅仅只是部分连接的。权值共享带来的直接好处是减少了网络中各层之间的连接，从而使得权值数量变得更少，大大减小了计算量，同时又降低了过拟合的风险。同时采取的是并发技术，使得多个卷积层可以同时运转大大提高识别训练效果。每个卷积层由多个特征图组合而成，而每个特征图中包含许多相互独立的神经元。
池化层是对并行卷积层的特征图进行下采样处理，代表着对统计信息的提取过程。则池化层中某个特征图的计算表达式如下：
Figure BDA0002412721920000041
式中，down表示池化操作,
Figure BDA0002412721920000042
表示任何一个特征图都有属于自己的乘性基,
Figure BDA0002412721920000043
表示加性基。
特征整合器将各个训练识别单元训练的特征提取并整合再经过一层卷积训练过滤，达到接收并行接收图像特征后对图片特征的快速筛选分类从而快速的输出识别结果。
全连接层包括两个修正线性激活函数,激活函数均采用relu函数。
输出层为对输入数据进行线性变换，输出概率值。输出层包括Softmax回归分类器和Sigmoid输出单元以及径向基(RBF)函数输出单元。Softmax回归分类器用于解决多分类问题，用于水果多分类识别任务,Softmax回归分类器将上一层的输出通过Softmax函数作用后，输出值就转变成了[0，1]范围的值，而这些值满足概率的性质，累加在一起的结果为1，可以将它理解成为概率值，最后选取概率值最大的节点作为输出节点。Softmax函数的计算公式为：
Figure BDA0002412721920000044
式中:z表示所有输出节点的组合，zj表示所有组合中的第j个输出节点，σ(z)j表示第j个输出节点在所有组合中的占有概率值大小。

Claims (7)

1.一种基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：读取训练图像：深度学习模型包括输入层，所述输入层读入包含水果的RGB图像；
步骤2：训练深度学习模型：所述深度学习模型还包括1个以上结构相同的的训练识别单元、特征整合器、全连接层和输出层；所述训练识别单元由输入层、1层以上的并行卷积层和1层以上的并行池化层组成；所述卷积层和池化层的层数相同；输入层的输出同时输入至各训练识别单元；各训练识别单元分别将输入层读取的图像依次并行经卷积层及其对应的和并行池化层处理后输出至特征整合器；特征整合器将各训练识别单元输入的数据综合处理后经全连接层输出至输出层。
步骤3：识别水果：利用所述深度学习模型分类包含水果的RGB图像。
2.一种采用权利要求1所述的基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：训练深度学习模型的特征包括颜色矩、颜色统计直方图和方向梯度直方图。
3.一种采用权利要求1所述的基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：进一步，所述训练识别单元由16层的并行卷积层和16层的并行池化层组成。
4.一种采用权利要求1所述的基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：采用SVM支持向量机算法训练深度学习模型。
5.一种采用权利要求2所述的基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：颜色矩FCOLOR为：
FCOLOR＝[μR,σR,SR,μG,σG,SG,μB,σB,SB] (1)
Figure FDA0002412721910000011
Figure FDA0002412721910000012
Figure FDA0002412721910000013
(2)-(4)式中，Pi,j表示彩色图像第j个像素的第i颜色分量，N表示图像中的像素个数。
6.一种采用权利要求2所述的基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：更进一步，方向梯度直方图计算包括图像灰度化、图像Gamma校正、梯度计算和梯度直方图统计步骤。
7.一种采用权利要求6所述的基于深度学习的水果识别方法，其特征在于：图像Gamma校正采用平方根法。
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