一种基于LSTM神经网络的食品安全图像检测方法

摘要

本发明采用LSTM神经网络算法来进行食品的图像识别。LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。在这个模型中，常规的神经元，即一个将S型激活应用于其输入线性组合的单位，被存储单元所代替。每个存储单元是与一个输入门，一个输出门和一个跨越时间步骤无干扰送入自身的内部状态相关联。本发明采用卷积神经网络（1）将图像转为RGB格式的三通道二进制数据（2）将二进制数据输入到LSTM神经网络中，计算公式如下（3）LSTM神经网络进行自动的分类本发明的优点是提高了食品安全检测的准确率。