作 者 | 李竹,牟昌紅,嵇康軒,王波 |
第一作者 | 李竹 |
作者單位 | 蘇州大學建筑學院,江蘇蘇州 |
卷 號 | 51 |
發表年份 | 2023 |
發表刊期 | 5 |
發表頁面 | 232-236 |
關 鍵 字 | 藍莓;成熟度檢測;深度學習;VGG 16 |
摘 要 | 藍莓果實成熟度的人工分級技術效率低、準確性有限,不能滿足市場需求。為了提高藍莓成熟度檢測的準確性,提出了一種基于深度學習的藍莓成熟度預測方法,從而預測出不同成熟階段的藍莓果實。針對7個不同成熟階段的藍莓果實,利用VGG 16神經網絡,提取果皮顏色特征建立模型。結果表明,該方法對不同成熟階段藍莓果實的預測準確率分別達到了97.65%、93.94%、97.02%、100%、8056%、83.62%、95.21%。該方法建立的模型對藍莓成熟度的預測較為精細,覆蓋了從盛花期50 d開始至完全成熟全過程,充分利用深度學習網絡的分類能力,提高了對藍莓果實成熟度的預測,為實現藍莓果實無損檢測技術提供理論依據。 |
附 件 |
基于深度學習的藍莓成熟度預測![]() |
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