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Fruit ripeness classification:A survey

Artificial Intelligence in Agriculture 2023年第1期7卷 44-57页

作者： Matteo Rizzo Matteo Marcuzzo alessandro zangari Andrea Gasparetto Andrea Albarelli Ca’Foscari Department of Environmental Sciences Informatics and StatisticsVia Torino 155Mestre(VE)30172Italy Ca’Foscari Department of Management Cannaregio 873Fondamenta San GiobbeVenice 30121Italy

Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of *** standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness,taste,and,most of all,*** important factor that determines fruit quality is its stage of *** is usually manually classified by field experts,making it a labor-intensive and error-prone ***,there is an arising need for automation in fruit ripeness *** automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be *** learning and deep learning techniques dominate the top-performing ***,deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features,which are often *** this survey,we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification,highlighting the most common feature descriptors they operate on.

关键词： Fruit ripeness classification Machine learning Deep learning

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