python基于深度学习的红枣识别算法设计(flask)源码

python基于深度学习的红枣识别算法设计 红枣是人们日常生活中常用的滋补类药用食品，且具备了多种食用方式和药用价值，然而新鲜的红枣在采摘及运输过程中极易出现破损，同时还难免会遭受虫害和裂口的风险，如果在初加工阶段不进行有效的筛选则会影响大面积的红枣质量。目前我国在红枣的筛选上多通过人工筛选来实现，利用机器的筛选也只能对红枣的大小进行筛选无法判断红枣的质量情况，在红枣的筛选过程中存在人工效率低、劳动强度大且人工成本高的弊端，为了提升红枣的品质以及满足当前市场对于优质红枣的需求，通过红枣外观图像识别来实现自动高效的红枣品质分类可以帮助提升红枣筛选的效率。 本文通过对于红枣类别及外观形态的内容介绍，结合红枣筛选的标准，通过图像识别捕捉红枣的图像信息，同时结合卷积神经网络的应用来提取红枣图像的特征，通过红枣边缘及文理信息的提取来实现有效的红枣分类识别，结合红枣图像数据集的内容生成对应的训练模型并完成红枣识别的分类。为了确保分类信息的准确性，通过测试集对红枣的样本数据进行测试，结合测试结果进一步论证识别算法的准确性。 关键词：卷积神经网络；深度学习；图像识别；红枣分类