发明专利已授权

基于CNN-Kmeans算法水果自动识别方法

📄 申请号：CN201911300699.2 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2019-12-17

公开号

CN111144464A

公开日

2020-05-12

申请人

金陵科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06K9_46 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法聚类分析

应用场景

农产品分拣, 智能零售, 农业自动化, 水果质量检测, 无人货柜

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摘要

本发明的目的是提出一种基于CNN-Kmeans算法水果自动识别方法，本发明拟通过构建CNN-Lenet5模型，即网络结构为输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层构成。首先对图像逐渐提取特征，最后提取得到高级水果图像特征。完成特征提取后将网络结构的最后一层softmax分类层去掉，用K-means算法模型来替代。通过CNN自动的特征提取结合K-means无监督学习两种算法模型来实现水果图像的自动分类识别。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

尾矿坝渗流场相似模拟试验系统的试验方法

当前第 / 件

一种混凝土重力危坝溃坝风险的测定方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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