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公开(公告)号:CN118865340A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410901363.6
申请日:2024-07-05
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/776 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域,公开了一种基于深度学习技术的果实成熟度无损分类方法及系统,通过对分析果实不同生长过程中的干物质含量(%)以及糖度,使用聚类分析算法划分果实的各个成熟度阶段,并得到典型样例。以典型样例为基准,用深度学习技术来自动、准确的判别果实所属的成熟度类别,因此适用于大规模、高效的果实成熟度预测场景。本发明经过双线性插值算法将原始图像尺寸大小调整为224×314的完整果实图像作为模型输入;将带有标签的外观图集分为训练集和测试集,对构建的果实成熟度无损分类模型进行训练、验证和测试,采用训练完成的模型,以待分类果实调整尺寸后的图像作为模型的输入,输出相应的果实成熟度结果。