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公开(公告)号：CN111611924B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010437569.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/771 , G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习模型的蘑菇识别方法，将基于深度学习的迁移学习与蘑菇识别相融合，通过迁移学习经典模型后，挑选精确率最高模型并对其进行模型调整，提取图像数据中的向量特征得到识别结果。本发明保留图像背景等环境因素实验得到95.1％的精确率，同时通过混合矩阵图像说明了对于每类蘑菇识别率均达到了较高的水平，可以说明迁移学习对不同复杂环境处理，模型鲁棒性强的优势。本发明对提取特征进行不同维度的数据降维处理，同时引入多种机器学习方法进行分类。从训练模型时间参数与验证集精确率参数对结果进行对比分析，保证了实验对比的多样性与图像识别的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109253985B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201811436277.3
申请日：2018-11-28
Applicant: 东北林业大学 , 扬州市良匠古筝制作研究院有限公司
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的近红外光谱识别古筝面板用木材等级的方法，所述方法包括如下步骤：(1)将包含不同等级的古筝面板用木材的近红外光谱数据进行Savitzky‑Golay卷积平滑和一阶导数预处理和主成分分析；(2)构建改进的BP神经网络模型；(3)训练改进的BP神经网络模型；(4)利用训练好的改进的BP神经网络模型对古筝面板用木材近红外光谱数据进行分类，从而实现古筝面板用木材的等级识别。本发明基于可以涵盖不同等级古筝面板用木材的化学物质的近红外光谱数据进行判别，测量数据快，成本低，判断时间短，有效缩小计算数据量，不掺杂主观臆断，稳定性较高，方法更具健壮性。
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公开(公告)号：CN111611924A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010437569.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习模型的蘑菇识别方法，将基于深度学习的迁移学习与蘑菇识别相融合，通过迁移学习经典模型后，挑选精确率最高模型并对其进行模型调整，提取图像数据中的向量特征得到识别结果。本发明保留图像背景等环境因素实验得到95.1％的精确率，同时通过混合矩阵图像说明了对于每类蘑菇识别率均达到了较高的水平，可以说明迁移学习对不同复杂环境处理，模型鲁棒性强的优势。本发明对提取特征进行不同维度的数据降维处理，同时引入多种机器学习方法进行分类。从训练模型时间参数与验证集精确率参数对结果进行对比分析，保证了实验对比的多样性与图像识别的可靠性。
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公开(公告)号：CN109253985A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811436277.3
申请日：2018-11-28
Applicant: 东北林业大学 , 扬州市良匠古筝制作研究院有限公司
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的近红外光谱识别古筝面板用木材等级的方法，所述方法包括如下步骤：(1)将包含不同等级的古筝面板用木材的近红外光谱数据进行Savitzky-Golay卷积平滑和一阶导数预处理和主成分分析；(2)构建改进的BP神经网络模型；(3)训练改进的BP神经网络模型；(4)利用训练好的改进的BP神经网络模型对古筝面板用木材近红外光谱数据进行分类，从而实现古筝面板用木材的等级识别。本发明基于可以涵盖不同等级古筝面板用木材的化学物质的近红外光谱数据进行判别，测量数据快，成本低，判断时间短，有效缩小计算数据量，不掺杂主观臆断，稳定性较高，方法更具健壮性。
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公开(公告)号：CN212069584U
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202020593879.6
申请日：2020-04-20
Applicant: 东北林业大学 , 江苏恒大助业网络科技有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种用于蘑菇分类的自动识别装置，包括识别仓体、贴合板体和刮板，所述识别仓体的内部安装有丝杆转台，且丝杆转台的右侧设置有色彩传感器一，所述识别仓体的右端面安装有连接轴体，所述贴合板体固定于连接轴体的外表面，所述识别仓体的前端面设置有蜂鸣器，且蜂鸣器的左下方安装有控制器，所述丝杆转台的内部套接有滚珠丝杆，所述刮板固定于丝杆转台的下端面，且刮板的下端面贴合有传送台。该蘑菇分类的自动识别装置的主要特点是利用色彩传感器一可以实时的检测运动中的蘑菇是否存在颜色较为鲜艳的品种，同时利用刮板可以将颜色鲜艳的蘑菇推离，进而实现对有害蘑菇和可食用蘑菇的自动分类。
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公开(公告)号：CN210347546U
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201920985322.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 东北林业大学 , 扬州市良匠古筝制作研究院有限公司
Abstract: 电磁钟摆式木材振动信号自动采集装置。本实用新型涉及一种电磁钟摆式木材振动信号自动采集装置。车板（1）的一个侧面固定设置板Ⅰ（11），板Ⅰ（11）的顶端转动连接连杆Ⅰ（13）的一端，连杆Ⅰ（13）的另一端转动连接T形杆（14）的横向一端，T形杆（14）的横向另一端通过连杆Ⅱ（15）转动连接电动机Ⅰ（16）的输出轴，电动机Ⅰ（16）的输出轴穿过板Ⅰ（11）的下端，T形杆（14）的斜杆转动连接倒T形支撑框（17）。本实用新型敲击木板的力度无主观影响，保证所采集木材声音信号的有效性。
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