23、深度学习在水果卡路里测定与乐器歌曲分类中的应用

深度学习在水果卡路里测定与乐器歌曲分类中的应用

水果卡路里测定系统

在现代生活中，人们工作愈发忙碌，快餐成为常见选择，但这一习惯可能引发超重和肥胖等健康问题。水果和蔬菜是人类生活中的重要食物，富含营养，但由于种类繁多，人们难以记住每种水果的名称和营养价值，这给控制摄入能量带来了困难。为解决这一问题，研究人员提出了一种基于深度学习的水果卡路里测定系统，尤其适用于节食者和运动员。

相关工作

此前已有不少关于水果识别和分类的研究。例如，有研究使用深度学习算法开发了水果分类和检测系统，采用两个彩色水果照片数据集，运用YOLOv3进行多类水果检测，使用ResNet50和VGG16进行单类水果识别，通过Flask创建自动水果分类模型，在公共数据集上分别取得了86%和85%的准确率。还有研究提出了一种用于零售市场水果和蔬菜分类的系统，使用连接到系统的摄像机获取图像，评估和重新训练各种卷积神经网络进行物品分类。另外，也有研究使用CNN、RNN、LSTM等深度学习模型基于选定的最优特征对水果进行分类。

系统架构与方法

该系统主要由客户端和服务器端组成，客户端为移动设备（包括Android和iOS），服务器端负责处理图像、识别水果、确定卡路里含量并检索水果信息。具体流程如下：
1. 图像传输 ：客户端将拍摄的水果照片发送到服务器。
2. 图像转换 ：服务器使用Pillow将图像转换为向量。
3. 水果分类 ：系统模型接收向量并进行分类，采用MobileNetV2架构，这是一种适用于移动设备的卷积神经网络，基于倒