7、利用卷积神经网络和迁移学习技术进行人心果图像处理识别

利用卷积神经网络和迁移学习技术进行人心果图像处理识别

1. 引言

在农业领域，寻找有能力的农场工人是成本较高的因素之一。这是由于电力、灌溉用水和转基因作物等供应价格不断上涨，导致农场企业和农业部门利润微薄。然而，为了满足全球不断增长的人口需求，农业生产仍需持续进行，这在未来是一个严峻的问题。

人心果是一种热带水果，分布于南美洲和南亚，在马来西亚被称为“Ciku”。农场面临的一大难题是检测和分类不同类型的人心果，这也导致了较高的价格。因此，我们需要一个自动化系统来减少人工劳动、提高生产力，并降低维护成本和精力。

机器人种植有望解决这一挑战，它可以降低劳动力成本，提高作物产量。在过去的三十年里，农业机器人在水果采摘方面受到了广泛关注。但开发一个精确的水果识别系统是实现完全自动化采摘机器人的关键步骤，因为它是后续操作和抓取技术的前端感知技术，如果水果无法被识别或看到，就无法进行采摘。

这个过程具有挑战性，因为存在光照变化、遮挡以及水果与背景图像相似等情况。随着人类文明的快速发展，人们更加注重生活品质，尤其是所食用的食物。近年来，计算机视觉在个性化推荐技术中越来越受欢迎。深度神经网络（DNN）常用于图像识别和特征描述领域的水果识别，其性能优于其他机器学习算法。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，也是目前深度学习中应用最广泛的类型，在某些领域，如使用CNN进行水果分类，其准确率已经超过了人类。

CNN的框架与人工神经网络（ANN）非常相似。ANN的每一层有许多神经元，下一层的神经元由上一层神经元的加权总和加上偏置结果得到。而CNN的层包含三个元素，所有神经元都连接到一个卷积层，而非完全连接。为了训练分类器，需要定义一个成本过程，将网络参数与预期