基于改进残差网络的黑毛猪肉新鲜度识别方法

摘要

为了提高黑毛猪肉新鲜度的识别准确率,提出基于改进残差网络和迁移学习的黑毛猪肉新鲜度识别方法.首先,根据猪肉的微生物菌体浓度、大肠菌菌体浓度和pH值,结合国家标准,将猪肉新鲜度分为7个类别;然后,将ResNet-50模型用PfidSet数据集训练,使其具有抽取图像特征的能力,利用模型迁移和模型微调对ResNet-50模型进行改进,即用一个3层的自适应网络取代ResNet-50模型的全连接层和分类层,再使用在PfidSet上训练的网络参数初始化改进的ResNet-50模型权重,运用LReLu-Softplus作为自适应网络的激活函数;最后,将改进ResNet-50模型在猪肉样品的图像数据集上学习得到的知识,迁移到黑毛猪肉新鲜度识别任务.选取7类共计23 427幅黑毛猪肉图像组成样本集,从样本集中随机选择80％的样本用作训练集、其余20％用作测试集进行测试,试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和识别性能,数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象,在迁移学习和数据扩充方式下的总体识别准确率达到94.5％,是一种高效的猪肉新鲜度识别方法.