基于深度学习的水果识别系统设计

作者：李赟; 刘思雨; **; 常兴治

来源：农机化研究, 2023, 45(10): 187-191.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2023.10.045

• 水果识别
• 深度学习
• 目标检测
• SSD算法

为解决水果分拣难题，设计了一种基于深度学习的水果识别系统。首先，利用网络爬取工具对水果图片进行抓取、清洗和分类，完成数据集制作；然后，基于SSD(Single Shot Mutibox Detector)目标检测算法开展数据集的学习训练，生成权值文件；最后，将权值文件载入预训练模型并对水果图片进行预测，完成基于PyQt5框架的前段界面设计，实现水果边界框和分类置信度的图形展示。试验结果表明：系统可对视频文件进行快速、准确的水果图像识别，视频识别实时帧率稳定在22fps/s左右，识别准确率大于85%,可为后续水果识别、分拣等自动化作业提供技术支撑。

• 单位
  常州信息职业技术学院