基于深度学习的水果图像识别系统__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf

基于深度学习的水果图像识别系统是指利用深度学习技术来识别和分类水果图像的系统。该系统可以实时采集图片、分类网络处理图片、分类结果实时显示，从而实现自动识别和分类水果图像的功能。 深度学习网络的设计与搭建是该系统的核心部分。该网络采用了稀疏化的 CNN 网络，主要包含卷积层、池化层以及全连接层的设计。卷积层的权重进行了稀疏化设计，降低模型复杂度。这种设计使得模型更加简洁和高效。 硬件电路设计是该系统的另一个重要部分。该系统使用开发板的 USB 模块、串口模块、网络接口模块、HDMI 视频输出模块，将摄像头、开发板、显示屏连接起来，搭建完整的硬件系统。 系统软件设计是该系统的第三个重要部分。该部分主要包括深度学习的模型训练与导入部分，基于 TIDL API，目标水果信息的获取与显示实现等。 该系统的实现具有重要的意义，因为它可以应用于新零售行业，例如自动识别和分类水果，提高零售效率和准确性。同时，该系统也可以应用于其他领域，例如质量控制、食品安全等。 关键技术点： 1. 深度学习网络的设计与搭建：设计了一个基于稀疏化的 CNN 网络，用于识别和分类水果图像。 2. 硬件电路设计：使用开发板的多个模块来连接摄像头、开发板、显示屏，搭建完整的硬件系统。 3. 系统软件设计：基于 TIDL API，实现了深度学习的模型训练与导入，目标水果信息的获取与显示。 4. 稀疏网络设计：对卷积层的权重进行了稀疏化设计，降低模型复杂度。 5. 多角度识别：该系统可以从多个角度识别水果图像，提高识别准确性。 该系统的实现可以带来以下几个方面的利益： 1. 提高零售效率：自动识别和分类水果，可以提高零售效率和准确性。 2. 提高质量控制：该系统可以应用于质量控制，确保水果的质量和安全。 3. 提高食品安全：该系统可以应用于食品安全，确保水果的安全和卫生。 4. 降低成本：该系统可以降低成本，因为它可以自动识别和分类水果，无需人工干预。