| 论文题目 | 基于深度学习的牛肉大理石纹智能分级研究 |
| 作者 | 兰韬,初侨,刘文,戴岳,杨博(外),杨丽,张晓芳,席兴军 |
| 年度 | 2018 |
| 发表/出版时间 | 2018/3/1 |
| 发表期刊/会议 | 食品安全质量检测学报 |
| 关键词 | 深度学习，牛肉，大理石纹，智能分级 |
| 摘要 | 目的 牛肉品质分级对于肉牛产业具有重要意义，其中分级的重要指标是牛肉大理石纹的丰富以及分散程度，为克服人工评级的弊端，本文欲开发客观、准确、无损的牛肉大理石纹智能化分级技术。方法 本研究将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上，并进行了相应的调试和学习。 结果 通过计算机调试和学习，评级正确率分别达到84.2%（一级）、89.4%（二级）、81.9%（三级）、84.1%（四级）、82.6%（五级）。各级牛肉的识别率均在80%以上，识别时间都在1s以内，超过有1-2年判断初级人员水平，达到了预期目标。 结论 随着图片数据库样本数的不断增多，其识别的准确度将不断提高。本研究将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上，该方法的评级准确率非常高，可进行大量推广使用。 |