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基于深度学习的蓝莓成熟度预测

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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.
Prediction of Blueberry Maturity Based on Deep Learning

李竹、牟昌红、嵇康轩、王波

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苏州大学建筑学院,江苏苏州215000

中国林业科学院,北京100000

蓝莓 成熟度检测 深度学习 VGG 16

江苏省研究生科研与实践创新计划项目

KYCX21_2962

2023

10.3969/j.issn.0517-6611.2023.05.053

安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
年,卷(期)：2023.51(5)
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