基于神经网络的珍稀红木图像识别技术

摘要：

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％.

关键词：木材识别、神经网络、横切面图片

所属期刊栏目：16

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：云南省应用基础研究计划项目项目编号:2018FG 001-108

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：213-215