基于深度学习的蓝莓成熟度预测

李竹; 牟昌红; 嵇康轩; 王波

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蓝莓果实成熟度的人工分级技术效率低、准确性有限,不能满足市场需求。为了提高蓝莓成熟度检测的准确性,提出了一种基于深度学习的蓝莓成熟度预测方法,从而预测出不同成熟阶段的蓝莓果实。针对7个不同成熟阶段的蓝莓果实,利用VGG 16神经网络,提取果皮颜色特征建立模型。结果表明,该方法对不同成熟阶段蓝莓果实的预测准确率分别达到了97.65%、93.94%、97.02%、100%、80.56%、83.62%、95.21%。该方法建立的模型对蓝莓成熟度的预测较为精细,覆盖了从盛花期50 d开始至完全成熟全过程,充分利用深度学习网络的分类能力,提高了对蓝莓果实成熟度的预测,为实现蓝莓果实无损检测技术提供理论依据。

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来源
《安徽农业科学》 |2023年第5期|232-236|共5页
作者
李竹; 牟昌红; 嵇康轩; 王波;
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作者单位

苏州大学建筑学院;

中国林业科学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
蓝莓; 成熟度检测; 深度学习; VGG 16;

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