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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 695 - 700 (6page)
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The Faster RCNN-based shellfish recognition algorithm is introduced for shellfish recognition studies that currently do not have any deep learning-based algorithms in a practical setting. The original feature extraction module is replaced by DenseNet, which fuses multi-level feature data and optimises the NMS algorithm, network depth and merging method; overcoming the omission of shellfish overlap, multiple shellfish and insufficient light, effectively solving the problem of low shellfish classification accuracy. In the complexifier test environment, the test accuracy was improved by nearly 4%. Higher testing accuracy was achieved compared to the original testing algorithm. This provides favourable technical support for future applications of the improved Faster RCNN approach to seafood quality classification.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. MATERIALS AND METHODS
3. EXPERIMENTS AND DATA PROCESSING
4. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
J.Y. Yang, H.J. Li, and X.H. Tao, “Shellfish Recognition Based on Gabor Transformation and Extreme Learning Machine,” Journal of Dalian Polytechnic University, Vol. 32, No. 4, pp. 310-312, 2013.
M. Yang, H.L. Wei, and S.G. Hua, “A Scallop Image Recognition Method Based on a Neural Network,” Journal of Dalian Ocean University, Vol. 29, No. 1, pp. 70-74, 2014.
H.J. Li, X.H. Tao, and X.Q. Yu, “Application of Computer Vision Technology on Quality Evaluation of Seafood,” Journal of Food and Machinery, Vol. 28, No. 4, pp. 154-156, 2012.
R. Xi, K. Jiang, W.Z. Zhang, Z.Q. Lv, and J.L. Hou, “Recognition Method for Potato Buds Based on Improved Faster R-CNN,” Journal of Agricultural Machinery, Vol. 51, No. 4, pp. 216-223, 2020.
C. Costa, F. Antonucci, and C. Boglione, “Automated Sorting for Size, Sex and Skeletal Anomalies of Cultured Seabass Using External Shape Analysis,” Aquacultural Engineering, Vol. 52, No. 7, pp. 58-64, 2013.
M. Yang, H.L. Wei, and S.G. Hua, “A Scallop Image Recognition Method Based on a Neural Network,” Journal of Dalian Ocean University, Vol. 29, No. 1, pp. 70-74, 2014.
H.J. Li, X.H. Tao, and X.Q. Yu, “Application of Computer Vision Technology on Quality Evaluation of Seafood,” Journal of Food and Machinery, Vol. 28, No. 4, pp. 154-156, 2012.
R. Xi, K. Jiang, W.Z. Zhang, Z.Q. Lv, and J.L. Hou, “Recognition Method for Potato Buds Based on Improved Faster R-CNN,” Journal of Agricultural Machinery, Vol. 51, No. 4, pp. 216-223, 2020.
C. Costa, F. Antonucci, and C. Boglione, “Automated Sorting for Size, Sex and Skeletal Anomalies of Cultured Seabass Using External Shape Analysis,” Aquacultural Engineering, Vol. 52, No. 7, pp. 58-64, 2013.
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