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专利名称：一种基于卷积神经网络的松茸快速无损检测系统及方法申请号：201810539012X 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：网络网络传输卷积神经网络检测技术无损松茸相似专利发布日：2023/03/06
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的松茸快速无损检测系统及方法，包括深度学习卷积神经网络模型、控制端和消费者终端；深度学习卷积神经网络模型包括样本收集、数据采集、深度学习卷积神经网络建模及优化；样本收集完成对检测对象的样本筛选建立样本集，并将样本集分为训练集、验证集和测试集；数据采集包括样本化学含量测量和光谱数据采集；深度学习卷积神经网络建模及优化利用深度学习中的卷积神经网络模型和池化处理对经过预处理的光谱数据和相应的化学含量进行建模；深度学习卷积神经网络模型对松茸的检测结果存储在所述控制端；消费者终端通过访问控制端能够得到松茸的检测数据。本发明能够有效降低检测成本，并有利于监管部门监管市场。

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