一种基于深度学习的水果识别的研究方法__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf

一种基于深度学习的水果识别研究方法 本文研究了一种基于深度学习的水果识别方法，旨在解决当前水果识别中的问题。随着农业技术的提高和人民对快捷生活的追求，无人售卖将会渐渐代替人工售卖，水果种类繁多，无人售卖能够帮助节约大量人力和时间成本。本文提出了基于深度学习的水果识别方法，不同于通过颜色特征和纹理特征去识别水果，本文搭建了一个较为高效的卷积神经网络，从而达到较高的准确率，使用性高，能够有效地应用于日常生活中。 深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，水果识别是图像识别的一项应用，是图像分类的重要研究领域，具有较高的学术研究价值和广泛的商业应用场景。本文的网络结构基于 Alex-net 进行改进，在 Fruits-360 上进行评估，在损失函数指标上有很大提升。卷积神经网络的应用可以实现高效的图像识别，能够有效地应用于日常生活中。 本文的研究方法主要包括三个方面：数据集的选取、图像数据的预处理、卷积神经网络的搭建。在数据集的选取方面，本文选取了公开的来自 kaggle 的 Fruits-360 数据集进行试验，该数据集包含了 90380 张水果图像，共 131 个标签类。在图像数据的预处理方面，对数据集进行了图像增强，使用随机的水平翻转和垂直翻转进行数据增强，并随机生成批次。在卷积神经网络的搭建方面，本文使用了 TensorFlow 构建卷积神经网络模型，达到较高的准确率。 本文的研究结果表明，基于深度学习的水果识别方法能够有效地应用于日常生活中，具有较高的学术研究价值和广泛的商业应用场景。同时，本文的研究结果也表明，深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，能够实现高效的图像识别。 在未来的研究中，可以继续探索基于深度学习的水果识别方法的改进和应用，例如，使用更大的数据集，或者结合其他机器学习算法来提高识别准确率。同时，也可以探索基于深度学习的水果识别方法在实际应用中的问题和挑战，以便更好地应用于日常生活中。