TY -的A2 -叮,王盟,白元,应非盟-吴,简帛AU -邓、回族盟——曾Xianghui PY - 2021 DA - 2021/12/16 TI -食物图像识别和食品安全检测方法基于深度学习SP - 1268453六世- 2021 AB -与机器学习的发展,作为机器学习的一个分支,深度学习已经应用在许多领域,如图像识别,图像分割,视频分割,等等。近年来,深度学习也被逐渐应用于食品的认可。然而,食品领域的识别,复杂程度高,情况复杂,识别的精度和速度是令人担忧的。本文试图解决上述问题,提出了一种基于神经网络的图像识别方法。结合Tiny-YOLO和双网络,该方法提出了一种两阶段学习YOLO-SIMM和设计模式的两个版本YOLO-SiamV1 YOLO-SiamV2。通过实验,该方法有一个一般的识别精度。然而,不需要手动标记,它实际推广应用中具有良好的发展前景。此外,食品中异物检测和识别方法。该方法可以有效地分离异物从食物通过阈值分割技术。实验结果表明,该方法能有效区分干燥剂和杂质,达到预期的效果。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1268453 DO - 10.1155/2021/1268453 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -