CN117475240A - 基于图像识别的蔬菜核对方法及系统 - Google Patents

基于图像识别的蔬菜核对方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于图像识别的蔬菜核对方法及系统，包括以下步骤：基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合。本发明中，通过U‑Net模型实现的图像分割精确识别每个蔬菜的独立图像，极大提高了图像处理的精度和效率，结合支持向量机和K‑最近邻算法进行蔬菜分类，使分类结果更加准确，随机森林或梯度提升机算法用于质量评估和缺陷检测，提高评估的准确性和可靠性，孤立森林或自编码器算法在异常模式检测方面表现出高效的识别能力，发现并处理异常情况，成熟度和新鲜度的深度学习模型评估确保了评估的全面性和深度，采用图像处理算法进行蔬菜尺寸和形状的测量，为蔬菜的分类和质量评估提供辅助信息。

Description

基于图像识别的蔬菜核对方法及系统
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及基于图像识别的蔬菜核对方法及系统。
背景技术
图像识别技术领域是一个涉及计算机视觉和机器学习的快速发展领域，专注于使计算机和系统能够识别、解释和处理图像数据。在这个领域中，技术通常涉及识别图像中的对象、特征、形状和颜色等。图像识别技术在多个领域都有应用，如安全监控、工业自动化、医疗成像分析、交通控制系统以及在零售和农业等行业的物品识别。随着深度学习和神经网络的发展，图像识别的精度和速度都有了显著提升，使得这项技术更加可靠和广泛应用。
其中，基于图像识别的蔬菜核对方法是一种利用图像识别技术来识别和核对蔬菜的方法。这种方法的目的是自动化和简化蔬菜分类和质量控制的过程，提高效率和准确性。通过使用图像识别，这种方法可以快速识别不同种类的蔬菜，检测它们的新鲜程度、大小、形状和颜色等特征，从而实现对蔬菜的快速和准确核对。这在零售、仓储、物流和农业领域尤为重要，因为它能帮助快速处理大量的蔬菜，同时减少人工错误。实现基于图像识别的蔬菜核对方法通常通过集成高分辨率摄像头和先进的图像处理算法来达成。摄像头捕捉蔬菜的图像，然后这些图像被送入图像处理系统，该系统通常基于深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），来分析和识别图像中的特征。这些系统经过大量蔬菜图像的训练，能够学习识别不同类型的蔬菜及其质量标准。此外，系统还可以通过进一步的算法优化来提高在不同光照条件和背景下的识别能力，确保在各种实际应用环境中的有效性和准确性。
传统的蔬菜核对方法存在多个不足之处。在蔬菜种类繁多且外观相似的情况下，传统方法难以准确区分，容易产生误判。此外，传统的质量评估和缺陷检测主要依赖于外观和简单的尺寸测量，难以准确评估蔬菜的新鲜度和健康度。在异常模式检测方面，传统方法通常缺乏有效的手段，难以及时发现并处理异常情况，影响整体的质量控制效果。对于蔬菜的成熟度和新鲜度评估，传统方法缺乏科学和系统的评估手段，评估结果往往主观且不准确。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于图像识别的蔬菜核对方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于图像识别的蔬菜核对方法，包括以下步骤：
S1：基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合；
S2：基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像；
S3：基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果；
S4：基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告；
S5：基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告；
S6：基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告；
S7：基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
所述蔬菜特征集合包括形状描述符、颜色直方图和纹理特征，所述分割蔬菜图像具体为每个蔬菜的独立图像，所述蔬菜种类分类结果包括多种蔬菜的类别标签，所述蔬菜质量与缺陷报告包括新鲜度等级、尺寸数据和颜色健康度，所述异常检测报告包括识别出的表面异常模式，所述成熟度和新鲜度评估报告包括多蔬菜的成熟阶段和保鲜状况，所述蔬菜尺寸和形状测量报告包括每个蔬菜的长度、宽度和体积信息。
作为本发明的进一步方案，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：
S101：基于蔬菜图像，采用图像预处理技术进行处理，生成预处理后的蔬菜图像数据集；
S102：基于所述预处理后的蔬菜图像数据集，采用卷积神经网络进行特征学习，生成蔬菜图像的初步特征表示；
S103：基于所述蔬菜图像的初步特征表示，采用激活函数和批量归一化，生成优化后的蔬菜图像特征表示；
S104：基于所述优化后的蔬菜图像特征表示，采用全连接层和softmax分类器进行分类，生成蔬菜特征集合；
所述图像预处理技术包括图像大小调整、颜色空间转换和直方图均衡化，所述卷积神经网络包括多层卷积层、ReLU激活层和最大池化层，所述批量归一化具体为标准化处理，所述softmax分类器用于将特征向量转化为概率分布。
作为本发明的进一步方案，基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：
S201：基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型的编码器进行特征下采样，生成特征下采样表示；
S202：基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型的解码器进行特征上采样，生成特征上采样表示；
S203：基于所述特征上采样表示和特征下采样表示，应用跳跃连接技术融合编码器和解码器的特征，生成融合特征表示；
S204：基于所述融合特征表示，采用逐像素分类器进行像素级分类，生成分割蔬菜图像；
所述编码器包括多层卷积层和池化层，所述解码器包括上采样层和卷积层，所述跳跃连接技术将编码器的特征与解码器相结合，所述逐像素分类器具体为逐像素softmax。
作为本发明的进一步方案，基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：
S301：基于所述蔬菜特征集合，采用数据预处理技术，进行特征标准化和降维处理，生成预处理后的蔬菜特征数据；
S302：基于所述预处理后的蔬菜特征数据，采用支持向量机算法，利用径向基函数核进行非线性分类，生成支持向量机分类结果；
S303：基于所述支持向量机分类结果，采用K-最近邻算法，通过加权距离度量提高分类精度，生成K-最近邻分类结果；
S304：基于所述支持向量机分类结果和K-最近邻分类结果，进行模型融合和结果优化，生成蔬菜种类分类结果；
所述数据预处理技术具体为主成分分析和Z分数标准化，所述支持向量机算法具体为利用RBF核的SVM分类器，所述K-最近邻算法具体为采用加权欧氏距离度量，所述模型融合具体为投票法和置信度加权法。
作为本发明的进一步方案，基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：
S401：基于所述分割蔬菜图像，采用特征工程技术提取关键特征，生成蔬菜图像特征数据；
S402：基于所述蔬菜图像特征数据，采用随机森林算法进行质量评估，生成随机森林质量评估结果；
S403：基于所述随机森林质量评估结果，采用梯度提升机算法进行缺陷检测，生成梯度提升机缺陷检测结果；
S404：基于所述随机森林质量评估结果和梯度提升机缺陷检测结果，采用统计分析和数据可视化方法，生成蔬菜质量与缺陷报告；
所述特征工程技术具体为Gabor滤波器和灰度共生矩阵，所述随机森林算法具体为基于信息增益的多树构建，所述梯度提升机算法具体为基于负梯度优化的迭代决策树构建。
作为本发明的进一步方案，基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告的步骤具体为：
S501：基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林算法进行初步异常数据识别，生成初步异常数据识别报告；
S502：基于所述初步异常数据识别报告，应用自编码器算法进行深度异常数据分析，生成深度异常数据分析报告；
S503：基于所述深度异常数据分析报告，执行数据清洗，移除或修正异常数据，生成清洗后的数据集；
S504：对所述清洗后的数据集再次应用孤立森林算法进行异常模式检测，生成最终的异常检测报告；
所述孤立森林算法具体为通过构建随机森林，利用树结构的路径长度来识别异常点，所述自编码器算法包括编码过程和解码过程，所述数据清洗包括处理缺失值、异常值剔除，以及数据规范化。
作为本发明的进一步方案，基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告的步骤具体为：
S601：基于所述蔬菜种类分类结果，采用卷积神经网络进行蔬菜图像特征提取，生成蔬菜图像特征数据集；
S602：基于所述蔬菜图像特征数据集，使用深度学习分类模型进行成熟度初步评估，生成初步成熟度评估报告；
S603：基于所述初步成熟度评估报告，应用长短期记忆网络对蔬菜新鲜度进行评估，生成新鲜度评估报告；
S604：综合所述初步成熟度评估报告和新鲜度评估报告，采用数据融合技术，生成成熟度和新鲜度评估报告；
所述卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述深度学习分类模型具体为利用神经网络分析图像特征，所述长短期记忆网络包括对时间序列数据的处理，捕捉随时间变化的新鲜度特征，所述数据融合技术具体为通过加权分析多维度评估结果，提取综合性结论。
作为本发明的进一步方案，基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告的步骤具体为：
S701：基于所述分割蔬菜图像，通过Canny边缘检测，提取蔬菜轮廓，生成蔬菜轮廓数据；
S702：基于所述蔬菜轮廓数据执行几何形状分析，用于蔬菜形状的测量，生成蔬菜形状特征数据；
S703：基于所述蔬菜形状特征数据执行数字图像处理技术，测量蔬菜尺寸，生成蔬菜尺寸数据；
S704：基于所述蔬菜形状特征数据和蔬菜尺寸数据执行数据融合技术，综合分析蔬菜的尺寸和形状，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
所述Canny边缘检测包括应用高斯模糊去除噪声、计算梯度以及应用非极大值抑制和双阈值检测确定边缘，所述几何形状分析包括Douglas-Peucker算法、计算形状描述符，所述数字图像处理技术包括使用像素比例换算来估算物体的实际尺寸，所述数据融合技术包括多源数据分析和加权平均法。
基于图像识别的蔬菜核对系统，所述基于图像识别的蔬菜核对系统用于执行上述基于图像识别的蔬菜核对方法，所述系统包括蔬菜特征提取模块、图像分割模块、蔬菜分类模块、质量评估与缺陷检测模块、异常模式检测模块、成熟度与新鲜度评估模块。
作为本发明的进一步方案，所述蔬菜特征提取模块基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，进行图像预处理和特征优化，生成蔬菜特征集合；
所述图像分割模块基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，并进行特征融合，生成分割蔬菜图像；
所述蔬菜分类模块基于蔬菜特征集合，应用数据预处理技术和分类算法，生成蔬菜种类分类结果；
所述质量评估与缺陷检测模块基于分割蔬菜图像，应用特征工程技术和质量评估算法，生成蔬菜质量与缺陷报告；
所述异常模式检测模块基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林和自编码器算法进行异常数据识别和分析，生成异常检测报告；
所述成熟度与新鲜度评估模块基于蔬菜种类分类结果，使用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过U-Net模型实现的图像分割精确识别每个蔬菜的独立图像，极大提高了图像处理的精度和效率。结合支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，使分类结果更加准确，适应多样化的蔬菜种类。随机森林或梯度提升机算法用于质量评估和缺陷检测，提高了评估的准确性和可靠性。孤立森林或自编码器算法的使用在异常模式检测方面表现出高效的识别能力，及时发现并处理异常情况。成熟度和新鲜度的深度学习模型评估确保了评估的全面性和深度。采用图像处理算法进行蔬菜尺寸和形状的精确测量，为蔬菜的分类和质量评估提供辅助信息。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的S7细化流程图；
图9为本发明的系统流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于图像识别的蔬菜核对方法，包括以下步骤：
S1：基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合；
S2：基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像；
S3：基于蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果；
S4：基于分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告；
S5：基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告；
S6：基于蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告；
S7：基于分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
蔬菜特征集合包括形状描述符、颜色直方图和纹理特征，分割蔬菜图像具体为每个蔬菜的独立图像，蔬菜种类分类结果包括多种蔬菜的类别标签，蔬菜质量与缺陷报告包括新鲜度等级、尺寸数据和颜色健康度，异常检测报告包括识别出的表面异常模式，成熟度和新鲜度评估报告包括多蔬菜的成熟阶段和保鲜状况，蔬菜尺寸和形状测量报告包括每个蔬菜的长度、宽度和体积信息。
首先，通过使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，结合U-Net模型的图像分割，这种方法可以高效且准确地处理复杂的蔬菜图像。与传统的手动检测或简单机器视觉方法相比，CNN和U-Net的结合不仅提高了识别精度，还能处理更复杂的图像背景和蔬菜形态。这使得蔬菜的特征集合更为丰富和准确，包括形状、颜色和纹理等多维度信息，从而为后续的分类和评估提供了坚实基础。
其次，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，这种结合充分利用了各自算法的优势，提高了分类的准确性。支持向量机在处理边界清晰的分类问题上表现出色，而K-最近邻则适用于那些边界不太明显的分类场景。这样的双重机制保证了对多种类别蔬菜的高效准确分类，尤其在处理大量和多样化的蔬菜品种时尤为重要。
在质量评估和缺陷检测方面，随机森林或梯度提升机算法的应用提供了对蔬菜新鲜度、尺寸和颜色健康度的综合判断。这些算法在处理具有多个特征的分类和回归问题时表现出色，能够准确识别蔬菜的质量和任何表面缺陷。这对于保证蔬菜的质量和食品安全至关重要，尤其是在商业规模的农产品分拣和加工中。
孤立森林或自编码器算法在异常模式检测上的应用，进一步提高了系统检测异常状况的能力。这对于早期发现潜在的食品安全问题至关重要，如病虫害、腐烂或其他表面瑕疵。及时识别并隔离异常蔬菜，不仅保护消费者健康，还能减少食品浪费。
此外，基于深度学习模型的成熟度和新鲜度评估，以及图像处理算法的尺寸和形状测量，共同提供了一个全方位的蔬菜质量分析框架。这不仅有助于农产品的分级和定价，还能优化供应链管理，比如更精准地进行库存管理和物流规划。
请参阅图2，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：
S101：基于蔬菜图像，采用图像预处理技术进行处理，生成预处理后的蔬菜图像数据集；
S102：基于预处理后的蔬菜图像数据集，采用卷积神经网络进行特征学习，生成蔬菜图像的初步特征表示；
S103：基于蔬菜图像的初步特征表示，采用激活函数和批量归一化，生成优化后的蔬菜图像特征表示；
S104：基于优化后的蔬菜图像特征表示，采用全连接层和softmax分类器进行分类，生成蔬菜特征集合；
图像预处理技术包括图像大小调整、颜色空间转换和直方图均衡化，卷积神经网络包括多层卷积层、ReLU激活层和最大池化层，批量归一化具体为标准化处理，softmax分类器用于将特征向量转化为概率分布。
在S101步骤中，通过图像预处理技术处理蔬菜图像数据集，为特征提取做准备。这包括调整图像的大小以符合卷积神经网络的输入要求，转换颜色空间以提高图像数据的可用性，以及应用直方图均衡化来增强图像对比度。这些预处理步骤有助于减少模型训练时的噪音，并优化图像数据，使特征提取更加准确和高效。
在S102步骤中，采用卷积神经网络对预处理后的蔬菜图像数据集进行特征学习。这一过程涉及使用多层卷积层、ReLU激活层和最大池化层来提取和学习图像中的重要特征。卷积层帮助捕捉图像中的空间和纹理信息，ReLU激活层增加非线性处理能力，而最大池化层则用于降低特征的空间维度，从而减少计算量并防止过拟合。
在S103步骤中，基于蔬菜图像的初步特征表示，应用激活函数和批量归一化以生成优化后的蔬菜图像特征表示。激活函数增加了网络的非线性特性，使得模型可以捕捉更复杂的特征。批量归一化标准化处理帮助加快训练速度，提高模型稳定性，并减少对初始化权重的敏感性。
在S104步骤中，利用全连接层和softmax分类器对优化后的蔬菜图像特征进行分类，生成蔬菜特征集合。全连接层将前面层提取的特征集中到一个向量中，softmax分类器则将这个特征向量转化为概率分布，从而对蔬菜进行有效的类别判别。这一步骤确保了从图像中提取的特征可以被正确地分类，为后续的蔬菜种类识别和质量评估提供了准确的基础。
请参阅图3，基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：
S201：基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型的编码器进行特征下采样，生成特征下采样表示；
S202：基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型的解码器进行特征上采样，生成特征上采样表示；
S203：基于特征上采样表示和特征下采样表示，应用跳跃连接技术融合编码器和解码器的特征，生成融合特征表示；
S204：基于融合特征表示，采用逐像素分类器进行像素级分类，生成分割蔬菜图像；
编码器包括多层卷积层和池化层，解码器包括上采样层和卷积层，跳跃连接技术将编码器的特征与解码器相结合，逐像素分类器具体为逐像素softmax。
在S201步骤中，首先利用U-Net模型的编码器对蔬菜图像进行特征提取。编码器包含多个卷积层和池化层，负责逐步降低图像的空间尺寸，同时增加特征通道的深度。这一过程中，每层卷积层通过学习到的滤波器提取图像中的特定特征，而池化层则减少数据的维度，帮助模型抓取更抽象的特征。最终，编码器输出特征下采样表示，为后续步骤提供了丰富的特征信息。
在S202步骤中，采用U-Net模型的解码器对特征进行上采样。解码器结构通常包括上采样层和卷积层，负责逐步恢复图像的空间尺寸。上采样层通过插值或转置卷积等技术扩大特征图的尺寸，而卷积层继续处理特征。这一过程使得特征图逐步接近原始图像尺寸，为精确分割做准备。
在S203步骤中，应用跳跃连接技术融合编码器和解码器的特征。跳跃连接技术将编码器中的高分辨率特征与解码器中的相应层特征进行合并，这样可以在分割过程中保留更多的空间信息和细节。这种融合方式有助于改善分割边缘的准确性，特别是在处理具有复杂形状或边界的蔬菜图像时。
在S204步骤中，基于融合的特征表示，采用逐像素分类器进行像素级分类。逐像素分类器通常采用softmax函数，能够为每个像素点分配一个类别标签，实现精确的图像分割。通过这种方式，模型可以区分不同的蔬菜及其背景，生成清晰的分割蔬菜图像。这个步骤是实现高质量图像分割的关键，因为直接决定了最终输出图像的精度和质量。
请参阅图4，基于蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：
S301：基于蔬菜特征集合，采用数据预处理技术，进行特征标准化和降维处理，生成预处理后的蔬菜特征数据；
S302：基于预处理后的蔬菜特征数据，采用支持向量机算法，利用径向基函数核进行非线性分类，生成支持向量机分类结果；
S303：基于支持向量机分类结果，采用K-最近邻算法，通过加权距离度量提高分类精度，生成K-最近邻分类结果；
S304：基于支持向量机分类结果和K-最近邻分类结果，进行模型融合和结果优化，生成蔬菜种类分类结果；
数据预处理技术具体为主成分分析和Z分数标准化，支持向量机算法具体为利用RBF核的SVM分类器，K-最近邻算法具体为采用加权欧氏距离度量，模型融合具体为投票法和置信度加权法。
在S301步骤中，通过数据预处理技术处理蔬菜特征集合，为后续的分类算法打下坚实基础，包括使用主成分分析（PCA）进行降维处理，以减少数据的复杂性和噪声，同时保留最关键的特征。接着，应用Z分数标准化对特征进行规范化处理，确保不同的特征在分类算法中具有相等的权重。这些步骤有助于提高后续分类模型的性能和准确性。
在S302步骤中，采用支持向量机（SVM）算法进行蔬菜分类。这里特别选用径向基函数（RBF）核，用于处理非线性分类问题。RBF核有助于在高维空间中有效地区分不同类别的蔬菜特征，从而提升分类的准确度。支持向量机算法在此步骤中生成了初步的分类结果，为蔬菜的种类判别提供了强有力的数学基础。
在S303步骤中，基于支持向量机分类结果，进一步应用K-最近邻（KNN）算法进行分类。此过程中采用加权欧氏距离度量，使得距离计算更精确，提高分类精度。K-最近邻算法在此基础上生成了第二个分类结果，通过考虑蔬菜特征与其最近邻居的距离，增强了分类的稳健性和准确性。
在S304步骤中，综合应用投票法和置信度加权法进行模型融合和结果优化。这一过程将支持向量机和K-最近邻算法的分类结果进行智能融合，优化最终的蔬菜种类分类结果。模型融合不仅提高了分类结果的准确性，还增加了模型的泛化能力，使得最终的分类结果更为可靠和稳健。
请参阅图5，基于分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：
S401：基于分割蔬菜图像，采用特征工程技术提取关键特征，生成蔬菜图像特征数据；
S402：基于蔬菜图像特征数据，采用随机森林算法进行质量评估，生成随机森林质量评估结果；
S403：基于随机森林质量评估结果，采用梯度提升机算法进行缺陷检测，生成梯度提升机缺陷检测结果；
S404：基于随机森林质量评估结果和梯度提升机缺陷检测结果，采用统计分析和数据可视化方法，生成蔬菜质量与缺陷报告；
特征工程技术具体为Gabor滤波器和灰度共生矩阵，随机森林算法具体为基于信息增益的多树构建，梯度提升机算法具体为基于负梯度优化的迭代决策树构建。
在S401步骤中，通过特征工程技术对分割后的蔬菜图像进行关键特征提取。具体使用Gabor滤波器和灰度共生矩阵这两种技术。Gabor滤波器在图像处理中广泛用于捕捉特定方向和尺度上的纹理信息，而灰度共生矩阵则用于提取图像的纹理特征，如对比度、一致性和熵。这些特征反映了蔬菜的表面纹理、颜色均匀性等重要信息，为后续的质量评估和缺陷检测提供了数据基础。
在S402步骤中，采用随机森林算法对蔬菜图像特征数据进行质量评估。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测的准确性。在这一步骤中，基于信息增益的多树构建策略用于识别和评估蔬菜的质量，如成熟度、新鲜度等。随机森林的优势在于其对特征选择的弹性以及对过拟合的抵抗力，使其在处理复杂数据集时表现出色。
在S403步骤中，基于随机森林质量评估结果，使用梯度提升机算法进行缺陷检测。梯度提升机是一种强大的机器学习技术，通过迭代构建决策树来优化预测模型。该算法特别关注前一轮迭代中的错误，通过负梯度优化逐步改进模型的性能。在这一步骤中，梯度提升机将被用于识别蔬菜图像中的各种缺陷，如斑点、裂纹或者异物。
在S404步骤中，结合随机森林的质量评估结果和梯度提升机的缺陷检测结果，运用统计分析和数据可视化方法生成蔬菜的质量与缺陷报告。这一步骤旨在将复杂的数据和分析结果转化为易于理解的图表和报告，便于用户快速把握蔬菜的整体质量状况。可视化报告可以包括质量等级分布、缺陷类型和严重程度等信息，为蔬菜的分类、质控和进一步处理提供依据。
请参阅图6，基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告的步骤具体为：
S501：基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林算法进行初步异常数据识别，生成初步异常数据识别报告；
S502：基于初步异常数据识别报告，应用自编码器算法进行深度异常数据分析，生成深度异常数据分析报告；
S503：基于深度异常数据分析报告，执行数据清洗，移除或修正异常数据，生成清洗后的数据集；
S504：对清洗后的数据集再次应用孤立森林算法进行异常模式检测，生成最终的异常检测报告；
孤立森林算法具体为通过构建随机森林，利用树结构的路径长度来识别异常点，自编码器算法包括编码过程和解码过程，数据清洗包括处理缺失值、异常值剔除，以及数据规范化。
在S501步骤中，通过孤立森林算法进行初步异常数据识别。此算法通过构建随机森林并利用树结构的路径长度来识别异常点，适用于处理大规模数据集。在蔬菜质量与缺陷报告的基础上，孤立森林算法有效地识别出那些与大多数数据明显不同的异常值。生成的初步异常数据识别报告提供了对潜在问题的初步了解。
在S502步骤中，应用自编码器算法进行深度异常数据分析。自编码器是一种基于神经网络的算法，包括编码过程和解码过程，能够学习数据的高级特征表示。通过这种方法，可以进一步分析初步识别的异常数据，揭示可能的异常模式或趋势。生成的深度异常数据分析报告为识别和理解异常数据提供了更深入的视角。
在S503步骤中，执行数据清洗，以移除或修正异常数据。这包括处理缺失值、剔除异常值以及数据规范化等步骤。这一过程确保了数据集的质量和一致性，为进一步的数据分析和模型训练打下了坚实的基础。
在S504步骤中，对清洗后的数据集再次应用孤立森林算法进行异常模式检测。这一步骤旨在验证数据清洗后的效果，并确保最终的数据集中不再含有明显的异常值。生成的最终异常检测报告提供了对蔬菜质量和缺陷情况的全面评估，为后续的质量控制和处理决策提供了重要依据。
请参阅图7，基于蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告的步骤具体为：
S601：基于蔬菜种类分类结果，采用卷积神经网络进行蔬菜图像特征提取，生成蔬菜图像特征数据集；
S602：基于蔬菜图像特征数据集，使用深度学习分类模型进行成熟度初步评估，生成初步成熟度评估报告；
S603：基于初步成熟度评估报告，应用长短期记忆网络对蔬菜新鲜度进行评估，生成新鲜度评估报告；
S604：综合初步成熟度评估报告和新鲜度评估报告，采用数据融合技术，生成成熟度和新鲜度评估报告；
卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，深度学习分类模型具体为利用神经网络分析图像特征，长短期记忆网络包括对时间序列数据的处理，捕捉随时间变化的新鲜度特征，数据融合技术具体为通过加权分析多维度评估结果，提取综合性结论。
在S601步骤中，通过卷积神经网络（CNN）对基于蔬菜种类分类结果的蔬菜图像进行特征提取。CNN的结构包括卷积层、池化层和全连接层，专门设计来捕捉图像中的重要视觉特征。此步骤中，从蔬菜图像中提取的特征被组织成数据集，为成熟度和新鲜度的评估提供了关键的输入信息。
S602步骤利用深度学习分类模型对蔬菜图像特征数据集进行成熟度的初步评估。这里采用的神经网络模型分析了从图像中提取的特征，以确定蔬菜的成熟度。生成的初步成熟度评估报告为每种蔬菜提供了一个成熟阶段的估计，为后续的细化评估奠定了基础。
在S603步骤中，应用长短期记忆网络（LSTM）对蔬菜新鲜度进行评估。LSTM特别适用于处理时间序列数据，能够捕捉随时间变化的特征，如蔬菜的色泽变化和质地软化等。这一步骤生成的新鲜度评估报告为蔬菜的保鲜状况提供了深入的分析。
在S604步骤中，采用数据融合技术综合成熟度和新鲜度的评估结果。通过加权分析多维度评估结果，提取出关于蔬菜成熟度和新鲜度的综合性结论。这一综合评估报告为蔬菜的最终质量判断提供了全面且细致的视角，支持更准确的分类和处理决策。
请参阅图8，基于分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告的步骤具体为：
S701：基于分割蔬菜图像，通过Canny边缘检测，提取蔬菜轮廓，生成蔬菜轮廓数据；
S702：基于蔬菜轮廓数据执行几何形状分析，用于蔬菜形状的测量，生成蔬菜形状特征数据；
S703：基于蔬菜形状特征数据执行数字图像处理技术，测量蔬菜尺寸，生成蔬菜尺寸数据；
S704：基于蔬菜形状特征数据和蔬菜尺寸数据执行数据融合技术，综合分析蔬菜的尺寸和形状，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
Canny边缘检测包括应用高斯模糊去除噪声、计算梯度以及应用非极大值抑制和双阈值检测确定边缘，几何形状分析包括Douglas-Peucker算法、计算形状描述符，数字图像处理技术包括使用像素比例换算来估算物体的实际尺寸，数据融合技术包括多源数据分析和加权平均法。
步骤 S701中，使用高斯滤波器平滑图像，减少图像中的噪声，从而在后续处理中减少误判。
代码示例：
import cv2；
image = cv2.imread('vegetable_image.jpg')；
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)；
计算梯度： 使用Sobel算子计算图像的水平和垂直梯度，以找出边缘的强度和方向。
代码示例：
grad_x = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)；
grad_y = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)；
非极大值抑制： 用于细化边缘。
在OpenCV中，此步骤是在Canny函数内部自动进行的。
双阈值检测： 用于确定真实的和潜在的边缘。
代码示例：
edges = cv2.Canny(blurred, threshold1, threshold2)；
步骤 S702中， Douglas-Peucker算法用于简化轮廓，保留主要特征。
在OpenCV中，可以通过approxPolyDP实现。
计算形状描述符： 包括周长、面积等。
代码示例：
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)；
for contour in contours:
epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)；
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)；
# Calculate descriptors like area, perimeter, etc.
area = cv2.contourArea(approx)；
perimeter = cv2.arcLength(approx, True)；
在S703步骤中，通过应用数字图像处理技术来测量蔬菜的尺寸。这一步骤利用蔬菜的形状特征数据，如从S702步骤得到的轮廓和形状描述符。使用像素比例换算方法，可以将这些特征转换为实际的物理尺寸，比如长度、宽度和面积。这需要一个已知尺寸的参照物或图像中的标尺，以便将像素尺寸准确转换为实际尺寸。最终，这个步骤生成了关于蔬菜尺寸的详细数据。
在S704步骤中，通过执行数据融合技术，综合分析蔬菜的尺寸和形状。这包括将S703步骤中获得的蔬菜尺寸数据与之前的蔬菜形状特征数据结合起来。利用多源数据分析和加权平均法，可以综合考虑不同数据源的信息，从而提高测量的准确性和可靠性。此步骤的最终产物是一个全面的蔬菜尺寸和形状测量报告，提供了蔬菜尺寸的综合视图，包括关键的度量和形状特征。
请参阅图9，基于图像识别的蔬菜核对系统，基于图像识别的蔬菜核对系统用于执行上述基于图像识别的蔬菜核对方法，系统包括蔬菜特征提取模块、图像分割模块、蔬菜分类模块、质量评估与缺陷检测模块、异常模式检测模块、成熟度与新鲜度评估模块。
蔬菜特征提取模块基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，进行图像预处理和特征优化，生成蔬菜特征集合；
图像分割模块基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，并进行特征融合，生成分割蔬菜图像；
蔬菜分类模块基于蔬菜特征集合，应用数据预处理技术和分类算法，生成蔬菜种类分类结果；
质量评估与缺陷检测模块基于分割蔬菜图像，应用特征工程技术和质量评估算法，生成蔬菜质量与缺陷报告；
异常模式检测模块基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林和自编码器算法进行异常数据识别和分析，生成异常检测报告；
成熟度与新鲜度评估模块基于蔬菜种类分类结果，使用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告。
蔬菜特征提取模块利用卷积神经网络自动化特征提取，提高了特征识别的准确性和效率，显著降低错误率和人力成本。图像分割模块采用U-Net模型进行高精度图像分割，准确地从复杂背景中分离出蔬菜图像，为分类和质量评估提供清晰、准确的图像基础。
蔬菜分类模块结合数据预处理和分类算法，有效地将蔬菜分为不同类别，优化供应链管理，减少错误分类带来的经济损失。质量评估与缺陷检测模块通过特征工程技术和质量评估算法，全面评估蔬菜的质量和识别缺陷，保证蔬菜品质，为消费者提供更安全的食品选择。
异常模式检测模块运用孤立森林和自编码器算法，专门识别和分析异常数据，对早期识别食品安全问题至关重要，防止不良品流入市场。成熟度与新鲜度评估模块使用深度学习模型评估蔬菜的成熟度和新鲜度，为蔬菜的储存、运输和销售提供关键信息，减少食物浪费。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合；
基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像；
基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果；
基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告；
基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告；
基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告；
基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
所述蔬菜特征集合包括形状描述符、颜色直方图和纹理特征，所述分割蔬菜图像具体为每个蔬菜的独立图像，所述蔬菜种类分类结果包括多种蔬菜的类别标签，所述蔬菜质量与缺陷报告包括新鲜度等级、尺寸数据和颜色健康度，所述异常检测报告包括识别出的表面异常模式，所述成熟度和新鲜度评估报告包括多蔬菜的成熟阶段和保鲜状况，所述蔬菜尺寸和形状测量报告包括每个蔬菜的长度、宽度和体积信息。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：
基于蔬菜图像，采用图像预处理技术进行处理，生成预处理后的蔬菜图像数据集；
基于所述预处理后的蔬菜图像数据集，采用卷积神经网络进行特征学习，生成蔬菜图像的初步特征表示；
基于所述蔬菜图像的初步特征表示，采用激活函数和批量归一化，生成优化后的蔬菜图像特征表示；
基于所述优化后的蔬菜图像特征表示，采用全连接层和softmax分类器进行分类，生成蔬菜特征集合；
所述图像预处理技术包括图像大小调整、颜色空间转换和直方图均衡化，所述卷积神经网络包括多层卷积层、ReLU激活层和最大池化层，所述批量归一化具体为标准化处理，所述softmax分类器用于将特征向量转化为概率分布。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：
基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型的编码器进行特征下采样，生成特征下采样表示；
基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型的解码器进行特征上采样，生成特征上采样表示；
基于所述特征上采样表示和特征下采样表示，应用跳跃连接技术融合编码器和解码器的特征，生成融合特征表示；
基于所述融合特征表示，采用逐像素分类器进行像素级分类，生成分割蔬菜图像；
所述编码器包括多层卷积层和池化层，所述解码器包括上采样层和卷积层，所述跳跃连接技术将编码器的特征与解码器相结合，所述逐像素分类器具体为逐像素softmax。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：
基于所述蔬菜特征集合，采用数据预处理技术，进行特征标准化和降维处理，生成预处理后的蔬菜特征数据；
基于所述预处理后的蔬菜特征数据，采用支持向量机算法，利用径向基函数核进行非线性分类，生成支持向量机分类结果；
基于所述支持向量机分类结果，采用K-最近邻算法，通过加权距离度量提高分类精度，生成K-最近邻分类结果；
基于所述支持向量机分类结果和K-最近邻分类结果，进行模型融合和结果优化，生成蔬菜种类分类结果；
所述数据预处理技术具体为主成分分析和Z分数标准化，所述支持向量机算法具体为利用RBF核的SVM分类器，所述K-最近邻算法具体为采用加权欧氏距离度量，所述模型融合具体为投票法和置信度加权法。
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：
基于所述分割蔬菜图像，采用特征工程技术提取关键特征，生成蔬菜图像特征数据；
基于所述蔬菜图像特征数据，采用随机森林算法进行质量评估，生成随机森林质量评估结果；
基于所述随机森林质量评估结果，采用梯度提升机算法进行缺陷检测，生成梯度提升机缺陷检测结果；
基于所述随机森林质量评估结果和梯度提升机缺陷检测结果，采用统计分析和数据可视化方法，生成蔬菜质量与缺陷报告；
所述特征工程技术具体为Gabor滤波器和灰度共生矩阵，所述随机森林算法具体为基于信息增益的多树构建，所述梯度提升机算法具体为基于负梯度优化的迭代决策树构建。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告的步骤具体为：
基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林算法进行初步异常数据识别，生成初步异常数据识别报告；
基于所述初步异常数据识别报告，应用自编码器算法进行深度异常数据分析，生成深度异常数据分析报告；
基于所述深度异常数据分析报告，执行数据清洗，移除或修正异常数据，生成清洗后的数据集；
对所述清洗后的数据集再次应用孤立森林算法进行异常模式检测，生成最终的异常检测报告；
所述孤立森林算法具体为通过构建随机森林，利用树结构的路径长度来识别异常点，所述自编码器算法包括编码过程和解码过程，所述数据清洗包括处理缺失值、异常值剔除，以及数据规范化。
7.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告的步骤具体为：
基于所述蔬菜种类分类结果，采用卷积神经网络进行蔬菜图像特征提取，生成蔬菜图像特征数据集；
基于所述蔬菜图像特征数据集，使用深度学习分类模型进行成熟度初步评估，生成初步成熟度评估报告；
基于所述初步成熟度评估报告，应用长短期记忆网络对蔬菜新鲜度进行评估，生成新鲜度评估报告；
综合所述初步成熟度评估报告和新鲜度评估报告，采用数据融合技术，生成成熟度和新鲜度评估报告；
所述卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述深度学习分类模型具体为利用神经网络分析图像特征，所述长短期记忆网络包括对时间序列数据的处理，捕捉随时间变化的新鲜度特征，所述数据融合技术具体为通过加权分析多维度评估结果，提取综合性结论。
8.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告的步骤具体为：
基于所述分割蔬菜图像，通过Canny边缘检测，提取蔬菜轮廓，生成蔬菜轮廓数据；
基于所述蔬菜轮廓数据执行几何形状分析，用于蔬菜形状的测量，生成蔬菜形状特征数据；
基于所述蔬菜形状特征数据执行数字图像处理技术，测量蔬菜尺寸，生成蔬菜尺寸数据；
基于所述蔬菜形状特征数据和蔬菜尺寸数据执行数据融合技术，综合分析蔬菜的尺寸和形状，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
所述Canny边缘检测包括应用高斯模糊去除噪声、计算梯度以及应用非极大值抑制和双阈值检测确定边缘，所述几何形状分析包括Douglas-Peucker算法、计算形状描述符，所述数字图像处理技术包括使用像素比例换算来估算物体的实际尺寸，所述数据融合技术包括多源数据分析和加权平均法。
9.基于图像识别的蔬菜核对系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，所述系统包括蔬菜特征提取模块、图像分割模块、蔬菜分类模块、质量评估与缺陷检测模块、异常模式检测模块、成熟度与新鲜度评估模块。
10.根据权利要求9所述的基于图像识别的蔬菜核对系统，其特征在于，所述蔬菜特征提取模块基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，进行图像预处理和特征优化，生成蔬菜特征集合；
所述图像分割模块基于蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，并进行特征融合，生成分割蔬菜图像；
所述蔬菜分类模块基于蔬菜特征集合，应用数据预处理技术和分类算法，生成蔬菜种类分类结果；
所述质量评估与缺陷检测模块基于分割蔬菜图像，应用特征工程技术和质量评估算法，生成蔬菜质量与缺陷报告；
所述异常模式检测模块基于蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林和自编码器算法进行异常数据识别和分析，生成异常检测报告；
所述成熟度与新鲜度评估模块基于蔬菜种类分类结果，使用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告。
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Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140122044A1 (en) * 2011-06-17 2014-05-01 Nec Corporation Harvest-time ripeness estimation device, harvest-time ripeness estimation method and program
CN109976998A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 航天信息股份有限公司 一种软件缺陷预测方法、装置和电子设备
US20200111053A1 (en) * 2018-10-05 2020-04-09 Simbe Robotics, Inc. Method for tracking and characterizing perishable goods in a store
CN111476315A (zh) * 2020-04-27 2020-07-31 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于统计相关性与图卷积技术的图像多标签识别方法
CN113177925A (zh) * 2021-05-11 2021-07-27 昆明理工大学 一种无损检测水果表面缺陷的方法
CN115456082A (zh) * 2022-09-16 2022-12-09 沈阳嘉越电力科技有限公司 一种应用于风机故障检测的迁移学习框架
CN115908257A (zh) * 2022-10-19 2023-04-04 盒马(中国)有限公司 缺陷识别模型训练方法及果蔬缺陷识别方法
CN116524712A (zh) * 2023-03-24 2023-08-01 广东联合电子服务股份有限公司 融合时空关联数据的高速公路拥堵预测方法、系统及装置
CN116680358A (zh) * 2023-05-06 2023-09-01 浙江华巽科技有限公司 一种基于双向图注意力网络的谣言检测方法与装置
CN116743555A (zh) * 2023-04-21 2023-09-12 西安交通大学 一种鲁棒多模态网络运维故障检测方法、系统及产品
CN116843605A (zh) * 2022-12-09 2023-10-03 慧之安信息技术股份有限公司 一种基于ai算法的果蔬缺陷检测方法和系统
CN117132421A (zh) * 2023-10-28 2023-11-28 广东天圣网络科技有限公司 一种智慧水务综合管理系统、方法、设备及介质
CN117253024A (zh) * 2023-11-17 2023-12-19 山东海晟盐业有限公司 一种基于机器视觉的工业盐质检管控方法及系统
CN117252459A (zh) * 2023-08-25 2023-12-19 广西数科院科技有限公司 一种基于深度学习的水果质量评估系统

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140122044A1 (en) * 2011-06-17 2014-05-01 Nec Corporation Harvest-time ripeness estimation device, harvest-time ripeness estimation method and program
CN109976998A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 航天信息股份有限公司 一种软件缺陷预测方法、装置和电子设备
US20200111053A1 (en) * 2018-10-05 2020-04-09 Simbe Robotics, Inc. Method for tracking and characterizing perishable goods in a store
CN111476315A (zh) * 2020-04-27 2020-07-31 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于统计相关性与图卷积技术的图像多标签识别方法
CN113177925A (zh) * 2021-05-11 2021-07-27 昆明理工大学 一种无损检测水果表面缺陷的方法
CN115456082A (zh) * 2022-09-16 2022-12-09 沈阳嘉越电力科技有限公司 一种应用于风机故障检测的迁移学习框架
CN115908257A (zh) * 2022-10-19 2023-04-04 盒马(中国)有限公司 缺陷识别模型训练方法及果蔬缺陷识别方法
CN116843605A (zh) * 2022-12-09 2023-10-03 慧之安信息技术股份有限公司 一种基于ai算法的果蔬缺陷检测方法和系统
CN116524712A (zh) * 2023-03-24 2023-08-01 广东联合电子服务股份有限公司 融合时空关联数据的高速公路拥堵预测方法、系统及装置
CN116743555A (zh) * 2023-04-21 2023-09-12 西安交通大学 一种鲁棒多模态网络运维故障检测方法、系统及产品
CN116680358A (zh) * 2023-05-06 2023-09-01 浙江华巽科技有限公司 一种基于双向图注意力网络的谣言检测方法与装置
CN117252459A (zh) * 2023-08-25 2023-12-19 广西数科院科技有限公司 一种基于深度学习的水果质量评估系统
CN117132421A (zh) * 2023-10-28 2023-11-28 广东天圣网络科技有限公司 一种智慧水务综合管理系统、方法、设备及介质
CN117253024A (zh) * 2023-11-17 2023-12-19 山东海晟盐业有限公司 一种基于机器视觉的工业盐质检管控方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曾维亮等: "基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别的研究", 《微型机与应用》, vol. 36, no. 08, 25 April 2017 (2017-04-25), pages 56 - 59 *

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