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申请/专利权人：河北工业大学;河北工业大学重庆科创中心
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117934954A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464;G06T5/20;G06T5/40;G06T5/90;G06V10/774
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本申请提供一种基于X射线及神经网络的糖度分类方法，该分类方法包括以下步骤：获取多个参照样本的第一测试集合，各第一测试集合至少包括各个参照样本的X射线图像以及与参照样本对应的糖度类别；选取初始神经网络，以参照样本的X射线图像作为初始神经网络的输入，以参照样本对应的糖度类别作为初始神经网络的输出，对初始神经网络进行训练，得到第一网络模型；获取待测样本的X射线图像，并将待测样本的X射线图像输入至第一网络模型，得到待测样本的糖度类别。该方案可通过简便方式提升水果依据糖度分类的准确性，帮助农户将不同品质的水果按糖度进行分类，把不同品质的水果卖出不同的价格，以获得更大的收益。
主权项：1.一种基于X射线及神经网络的糖度分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个参照样本的第一测试集合，各所述第一测试集合至少包括各个所述参照样本的X射线图像以及与所述参照样本对应的糖度类别；选取初始神经网络，以所述参照样本的X射线图像作为所述初始神经网络的输入，以所述参照样本对应的糖度类别作为所述初始神经网络的输出，对所述初始神经网络进行训练，得到第一网络模型；获取待测样本的X射线图像，并将所述待测样本的X射线图像输入至所述第一网络模型，得到所述待测样本的糖度类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学;河北工业大学重庆科创中心 一种基于X射线及神经网络的糖度分类方法
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