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申请/专利权人：浙江大学长三角智慧绿洲创新中心;浙江方圆检测集团股份有限公司
摘要：本发明公开一种基于轻量化深度学习的牛肉新鲜度检测方法、设备及介质，涉及食品质量安全领域。本发明通过对轻量化深度学习模型进行训练，获得不同颜色空间的牛肉新鲜度检测模型，并根据测试结果选取目标颜色空间的牛肉新鲜度检测模型，进而在目标颜色空间下实现对牛肉新鲜度的检测，本发明采用计算机视觉技术实现牛肉新鲜度的快速检测，且使用的轻量化深度学习模型可以部署在硬件资源受限的外部设备上，提高了检测方式的多样性，并且该检测方法不受环境温度和湿度的影响，提高了检测的准确性。
主权项：1.一种基于轻量化深度学习的牛肉新鲜度检测方法，其特征在于，所述方法包括：分别获取多个带有不同新鲜度标签的RGB牛肉图像；基于多个带有不同新鲜度标签的RGB牛肉图像构建不同颜色空间的训练集、验证集和测试集；不同颜色空间包括RGB颜色空间、HSV颜色空间和颜色空间；分别利用每种颜色空间的训练集和验证集对轻量化深度学习模型进行训练和验证，获得每种颜色空间的训练后的轻量化深度学习模型，作为每种颜色空间的牛肉新鲜度检测模型；所述轻量化深度学习模型包括依次连接的第一卷积模块、第一高效瓶颈层组件、第二高效瓶颈层组件、级联空洞金字塔池化模块、卷积注意力模块、第二卷积模块、第三卷积模块、第四卷积模块和决策函数；所述第一高效瓶颈层组件包括多个依次连接的第一高效瓶颈层模块，所述第二高效瓶颈层组件包括多个依次连接的第二高效瓶颈层模块；所述第一高效瓶颈层模块和所述第二高效瓶颈层模块均采用E-bneck网络结构；所述E-bneck网络结构包括依次连接的第五卷积模块、深度可分离卷积模块、ECA判断模块和第六卷积模块；分别利用每个颜色空间的测试集对每个颜色空间的牛肉新鲜度检测模型进行测试，获得测试结果最优的颜色空间的牛肉新鲜度检测模型作为目标颜色空间的牛肉新鲜度检测模型；利用目标颜色空间的牛肉新鲜度检测模型对待测牛肉的新鲜度进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心 浙江方圆检测集团股份有限公司 基于轻量化深度学习的牛肉新鲜度检测方法、设备及介质
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