基于深度学习的青椒识别研究

摘要：

为解决青椒智能识别问题,以在自然环境中采集的苏椒1614图像为识别对象,采用深度学习方法,选择YOLO-v3,Faster R-CNN和CenterNet 3种神经网络进行深度学习模型训练,并比较分析不同深度学习模型的识别结果.试验结果表明,Faster R-CNN为青椒识别的最优模型,其精度、召回率和F1值分别达到92.4%,79%和85.2%,证明深度学习方法能够有效提取图像特征.研究为青椒的智能化识别与采摘提供依据.

关键词：青椒识别、自然环境、深度学习、智能化采摘

所属期刊栏目：41

分类号：TS203(食品工业)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93