一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法及系统，属于深度学习技术领域。本发明专利技术的方法为：采集中华绒螯蟹的图像数据和身份ID；再对图像数据进行预处理得到目标图像，并根据身份ID获取原始图像；然后对目标图像和原始图像分别进行计算得到特征向量，再根据目标图像和原始图像的特征向量计算目标图像与原始图像的相似度；之后根据相似度判断目标图像对应的中华绒螯蟹的真伪。本发明专利技术系统包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的程序实现上述方法。本发明专利技术克服了现有技术中中华绒螯蟹的真伪识别准确率较低的不足，本发明专利技术可以实现对任何环境条件下中华绒螯蟹的真伪识别，进一步可以大大提高对中华绒螯蟹的真伪识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法及系统
本专利技术属于深度学习
，更具体地说，涉及一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法及系统。
技术介绍
大杂蟹市场普遍存在使用普通大闸蟹(中华绒螯蟹)冒充高品质、高端大闸蟹的情况。这种高品质大闸蟹被冒充的情况会导致消费者的买到以次充好的大闸蟹,利益受损；而商家也会因此导致品牌形象受损。为了解决这一问题,我们提出一种基于大闸蟹生物特征用深度学习的方式来进行大闸蟹真伪识别判断。深度学习技术能够让计算机处理一定的图像数据,利用训练出来的模型可以计算大闸蟹的特征向量,可以通过特征向量的相似度判断当前的两只大杂蟹是否为同一只大闸蟹，以达到防伪的目的。目前，现有的大闸蟹辨防伪方法如：大闸蟹防伪扣，二维码标签等方式。上述防伪方式附加物做为防伪方式，容易被伪造。经检索，现有技术公开了一些技术方案，例如专利技术创造名称为：一种基于图像匹配的中华绒螯蟹唯一性识别方法(申请日：2018年3月14日；申请号：CN201810207047.3)，该方案公开了一种基于图像匹配的中华绒螯蟹唯一性识别方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法，其特征在于，包括：/n采集中华绒螯蟹的图像数据和身份ID；/n对中华绒螯蟹的图像数据进行预处理得到目标图像，并根据中华绒螯蟹的身份ID获取对应的原始图像；/n对目标图像和原始图像分别进行计算得到各自对应的特征向量，再根据目标图像和原始图像各自对应的特征向量计算目标图像与原始图像的相似度；/n根据目标图像与原始图像的相似度判断目标图像对应的中华绒螯蟹的真伪。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法，其特征在于，包括：
采集中华绒螯蟹的图像数据和身份ID；
对中华绒螯蟹的图像数据进行预处理得到目标图像，并根据中华绒螯蟹的身份ID获取对应的原始图像；
对目标图像和原始图像分别进行计算得到各自对应的特征向量，再根据目标图像和原始图像各自对应的特征向量计算目标图像与原始图像的相似度；
根据目标图像与原始图像的相似度判断目标图像对应的中华绒螯蟹的真伪。


2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法，其特征在于，对中华绒螯蟹的图像数据进行预处理的具体过程为：
根据中华绒螯蟹的图像数据生成语义标签图片，再对语义标签图片进行分割处理得到中华绒螯蟹的背部图像，然后对背部图像进行格式处理和尺寸处理得到目标图像。


3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法，其特征在于，对目标图像和原始图像分别进行计算得到各自对应的特征向量的具体过程为：利用神经网络模型对目标图像和原始图像分别进行计算得到各自对应的特征向量；其中，神经网络模型的网络结构由4层卷积层、3层池化层和1层全连接层组成。


4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中华绒螯蟹的真伪识别方法，其特征在于，利用下列公式计算目标图像与原始图像的相似度：



其中，A为目标图像对应的特征向量，B为原始图像对应的特征向量，cosθ为相似度。

【专利技术属性】
技术研发人员：邰伟鹏，桂再鑫，王春，王小林，
申请(专利权)人：安徽工大信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34