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摘要
目的:快速、准确分类香蕉成熟度。方法:采集不同成熟度的香蕉图像并建立图库，利用多种神经网络作为分类器提取香蕉特征，通过迁移学习对香蕉6个成熟度等级进行分类，并对最适合进行香蕉成熟度分类的网络模型进行改进，设计简易香蕉成熟度实时检测界面，最后验证模型的可行性和实用性。结果:AlexNet模型最适合用于香蕉成熟度分类，准确率最高，可达到95.56%;通过修改其全连接层结构改进AlexNet模型，模型准确率再提升1.11%。结论:AlexNet模型可快速准确识别并分类不同成熟度的香蕉。
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单位广西农业职业技术学院; 桂林理工大学南宁分校
