基于深度学习的温室鲜枣视觉识别技术研究  

作　　者：尹丽华 

机构地区：[1]山西工程技术学院,山西阳泉045000

出　　处：《南方农机》2024年第15期43-46,共4页

基　　金：山西青年科学研究项目“温室鲜枣采摘视觉检测模型及末端执行器设计研究”(202103021223145)。

摘　　要：为实现温室鲜枣的自动化视觉识别与质量评估,构建了大规模多源异构的鲜枣图像数据集,设计了基于深度学习的端到端处理框架,其中包含鲜枣检测、识别分类和质量预测三个模块。该方法通过卷积神经网络和自编码器有效学习鲜枣视觉特征表达,并优化了检测网络以实现较高的平均定位准确率。在模拟商业化生产环境下的验证显示,该处理框架的鲜枣识别精度和质量判断性能满足需求,相比于人工识别,评价效率提升了8倍,准确率超过90%,为构建自动化温室鲜枣生产线提供了关键技术支持。

关 键 词：温室鲜枣 深度学习 目标检测 视觉识别 质量评估 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]