基于AlexNet模型的大闸蟹自动分级系统设计与实现

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摘  要：针对目前大闸蟹人工分级方法的局限性，设计基于Matlab图像处理的大闸蟹分级系统。首先，在湖州市太湖养殖基地采集不同等级大闸蟹背部和腹部图像，对采集的图像进行灰度化、阈值分割、形态学等预处理。然后利用卷积神经网络AlexNet模型提取大闸蟹公母特征，利用面积法计算其大小。通过选取的10只大闸蟹的重量和系统计算得到的像素转化为面积参数，分析得到大闸蟹背部图像像素占比与其重量成近似正比例关系，因此可根据背部图像的计算值得到其大小特征。（剩余6439字）

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