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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 澳大利亚国立大学计算机科学学院 奥卢大学信息技术与电子工程学院芬兰奥卢fi90014
出 版 物:《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)
年 卷 期:2019年第13卷第1期
页 面:106-115页
核心收录:
学科分类:1305[艺术学-设计学(可授艺术学、工学学位)] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金:科技部创新方法工作专项项目No.2015IM010300 山东省重点研发计划No.2017GGX10140 中央高校基本科研业务费专项资金No.2015020031
摘 要:食品识别是智能冰箱的核心技术之一,但冰箱中食品的种类繁多并且摆放较为随意,相互遮挡的现象比较严重,这给冰箱中的食品识别带来了诸多挑战。为了提高冰箱内食物的识别效率,以识别冰箱中的果蔬为切入点,提出了一种基于智能冰箱的数据采集、数据处理和果蔬识别的整体架构,以及一种在冰箱环境下的基于深度学习的数据融合的果蔬识别方法。使用这种方法有效提高了在冰箱环境下果蔬识别的准确率。通过对采集的大量数据进行实验,证明了该方法具有良好的性能和识别准确度,能有效解决冰箱环境下果蔬识别问题。