典型文献
基于MobileNet V2的田间葡萄果穗成熟度判别
文献摘要：
葡萄的成熟度主要依靠人的感官判断,缺乏客观标准,严重影响葡萄的整体品质.针对以上问题,本文采用MobileNet V2轻量级的卷积神经网络模型对葡萄成熟度进行判别.田间采集红提葡萄图像共计380张,构建数据集,以不同着色度为指标,对数据集进行分类,并按7:2:1分为训练集、验证集、测试集,将训练集、验证集预处理后采用该数据集训练MobileNet V2模型.由测试集的试验结果,得到试验训练MobileNet V2模型所获得的分类准确率为87％.最后采用QT语言设计了可视化的界面.本文的研究将有利于推进葡萄采摘的自动化,降低葡萄采摘成本、提高葡萄的经济效益.
文献关键词：
红提葡萄;着色度;轻量卷积神经网络;果穗
中图分类号：
作者姓名：
张立;周文静
作者机构：
新疆科技学院,新疆库尔勒841000
文献出处：
引用格式：
[1]张立;周文静-.基于MobileNet V2的田间葡萄果穗成熟度判别)[J].新疆农机化,2022(06):29-31,42
A类：
B类：
MobileNet,V2,田间,葡萄果穗,成熟度判别,客观标准,轻量级,卷积神经网络模型,红提葡萄,着色度,训练集,验证集,测试集,集训,分类准确率,QT,采摘,轻量卷积神经网络
AB值：
0.300209
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
