领学术科研之先，创食品科技之新
—— 中国食品杂志社
以重组牛肉为研究对象，基于机器视觉技术构建3 种深度残差网络（deep residual network，ResNet）模型（ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152）用于识别重组牛肉，同时应用VGG-16视觉几何群网络模型、支持向量机模型以及LeNet-5卷积神经网络模型，比较分析ResNet模型的识别准确率和响应时间。采集并经过图像预处理后共得到6 168 张样品图像作为实验样本，随机选取其中的4 936 张作为训练集，剩余1 232 张作为测试集。结果表明：3 种ResNet模型（ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152）识别速率较快，准确率高，均可以有效识别重组牛肉，且卷积层越多，准确率越高，其中ResNet-50模型识别准确率达到较高水平，且测试时间仅需0.45 s，能够准确、快速地识别重组牛肉。
2023年第37卷 2022年第36卷 2021年第35卷 2020年第34卷 2019年第33卷 2018年第32卷 2017年第31卷 2016年第30卷 2015年第29卷 2014年第28卷 2013年第27卷 2012年第26卷 2011年第25卷 2010年第24卷 2009年第23卷 2008年第22卷 2007年第21卷 2006年第20卷 2005年第19卷 2004年第18卷 2003年第17卷 2002年第16卷 2001年第15卷 2000年第14卷 1999年第13卷 1998年第12卷 1997年第11卷 1996年第10卷 1995年第09卷 1994年第08卷 1993年第07卷 1992年第06卷 1991年第05卷 1990年第04卷 1989年第03卷 1988年第02卷 1987年第01卷
电话: 010-87293157
地址: 北京市丰台区洋桥70号
版权所有 @ 2023 中国食品杂志社 京公网安备11010602060050号 京ICP备14033398号-2
