基于深度学习卷积神经网络的桑果成熟度检测研究
Research on Mulberry Maturity Detection Based on Deep Learning and Convolution Neural Network作者机构：北京信息职业技术学院北京100018
出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)
年 卷 期：2024年第46卷第5期
页 面：26-30页
学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程]
基 金：北京市特色高水平职业院校建设项目(XN02202113)
主 题：桑果 成熟度 卷积神经网络 Faster R-CNN
摘 要：桑果成熟度检测目的是根据输入的桑果图像实现对桑果成熟度的自动判定,方便果农对果园作物成熟度进行了解。为此,介绍了基于深度学习卷积神经网络的目标检测算法,并基于Faster R-CNN搭建了桑果检测模型,通过MatLab对模型参数进行训练和优化,实现了对桑果的成熟度检测。实验结果表明:基于图像处理和卷积神经网络的桑果成熟度检测系统对桑果成熟度检测准确率较高,具有一定的实用价值。
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