8、热带水果识别：卷积神经网络的应用

于 2025-09-20 09:12:05 发布
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分类专栏： 深度学习赋能万物分类 文章标签： 热带水果识别 卷积神经网络 数据增强
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热带水果识别：卷积神经网络的应用

1. 引言

在东南亚地区，“Nangka”（波罗蜜，Artocarpus heterophyllus）和“Cempedak”（尖蜜拉，Artocarpus integer）这两种热带水果十分常见。由于它们外观极为相似，人们常常将它们都称为菠萝蜜，肉眼很难区分。这两种水果都属于波罗蜜属，形状呈不规则椭圆形且略带弯曲，体型较大，表皮有尖锐的刺，成熟或变老时表皮会变黄。

从大小上看，波罗蜜长度在20 - 90厘米，宽度在15 - 50厘米，重量可达4.5 - 50千克；而尖蜜拉宽度在10 - 15厘米，长度在20 - 35厘米，形状可为圆柱形或椭圆形，表皮较薄且呈绿、黄或棕色，有凸起的五边形或扁平的眼状侧面。通常，人们会通过气味和果实质地来区分它们，尖蜜拉气味更浓烈，质地更柔软。

然而，由于这两种水果的相似性以及品种内特征的不一致性，水果分类面临着重大挑战。目前虽然已经有一些用于水果和蔬菜质量评估及自动收获的方法，但大多针对有限的类别和小数据集。利用深度卷积神经网络（DCNN）和迁移学习算法来区分这两种水果的研究还缺乏准确的结果。本研究旨在构建一个能够准确识别尖蜜拉和波罗蜜的系统。

2. 数据集与数据增强
2.1 数据集描述

使用的数据集包含四种人心果（Ciku），分别是Ciku Subang、Ciku Mega、Ciku Betawi和Ciku Jantung，每种各250张图片，共计1000张图片，数据集较为均衡。
| 输入 | 标签 | 数量 |
| — | — | — |
| Ciku Subang | Ciku Subang | 250 |

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