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木材识别是木材交易和珍稀植物保工作中的一项重要技术。该文提出了一种木材图像识别的方法,首先利用30X放大镜获取木材横切面的图像,设计了一个5层的CNN神经网络,对12种木材的材种进行识别。实验中训练数据的分类正确率达到了80%,验证数据的分类正确率最高达到了70%。
基于神经网络的珍稀红木图像识别技术
【摘 要】
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木材识别是木材交易和珍稀植物保工作中的一项重要技术。该文提出了一种木材图像识别的方法,首先利用30X放大镜获取木材横切面的图像,设计了一个5层的CNN神经网络,对12种木材的材种进行识别。实验中训练数据的分类正确率达到了80%,验证数据的分类正确率最高达到了70%。
【机 构】
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西南林业大学
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2020年08期
【基金项目】
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云南省应用基础研究计划项目(项目编号:2018FG 001-108)
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