本发明实施例公开了基于残差卷积神经网络的卷烟真假识别方法、装置和设备，该方法包括：获取包括真烟样品图片和假烟样品图片的特征区域放大图片集；对图片集中图片的指定位置进行裁剪得到N个特征图片；对N个特征图片进行预处理得到M个图片；对M个图片进行标准化处理和图像缩放后作为训练集，使用ResNet34残差卷积神经网络进行训练，并采用交叉熵损失函数进行真假二分类，以准确率作为训练模型的测量指标得到卷烟真假识别模型；根据卷烟真假识别模型进行卷烟真假识别。本发明采用无损检测的方式识别卷烟真假，并采用细节放大特征采集，机器识别难度低，采用残差卷积神经网络识别能达到较高的准确率。
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“基于残差卷积神经网络的卷烟真假识别方法、装置和设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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