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Con el fin de lograr la precisin en la clasificacin de mangos, se dise un sistema de clasificacin de mangos utilizando el mtodo de aprendizaje profundo. El sistema incluye principalmente la adquisicin de imgenes de cmaras CCD, el preprocesamiento de imgenes, el entrenamiento de modelos y la evaluacin de modelos. Teniendo en cuenta el aprendizaje profundo tradicional, el entrenamiento de la red neuronal necesita un gran nmero de conjuntos de datos de muestra; se propone una red neuronal convolucional para realizar la clasificacin eficiente de los mangos a travs del ajuste continuo y la optimizacin de los superparmetros y el tamao del lote. Se introduce el algoritmo ultraligero SqueezeNet. Comparado con AlexNet y otros algoritmos relacionados con el mismo nivel de precisin, tiene las ventajas de la pequea escala del modelo y la rpida velocidad de operacin. Los resultados experimentales muestran que el modelo de red neuronal convolucional despus de la optimizacin y el ajuste de superparmetros tiene un efecto excelente en el procesamiento de imgenes de aprendizaje profundo del conjunto de datos de muestra pequea. Doscientos treinta y cuatro mangos Jinhuang de Panzhihua fueron recogidos en el medio natural y sometidos a prueba. Los resultados del anlisis pueden cumplir los requisitos de la norma de la industria agrcola de la Repblica Popular de Chinamango y la especificacin de grado de mango. Al mismo tiempo, la tasa media de precisin fue del 97,37%, la tasa media de error fue del 2,63% y el valor medio de prdida del modelo fue de 0,44. El tiempo de procesamiento de una imagen original con una resolucin de 500 374 fue de slo 2,57 milisegundos. Este mtodo tiene un importante valor terico y de aplicacin y puede proporcionar un potente medio para la clasificacin automtica del mango.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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