基于深度学习的蓝莓成熟度预测李竹１，牟昌红２，嵇康轩１，王波１∗（１．苏州大学建筑学院，江苏苏州２１５０００；２．中国林业科学院，北京１０００００）摘要蓝莓果实成熟度的人工分级技术效率低、准确性有限，不能满足市场需求。为了提高蓝莓成熟度检测的准确性，提出了一种基于深度学习的蓝莓成熟度预测方法，从而预测出不同成熟阶段的蓝莓果实。针对７个不同成熟阶段的蓝莓果实，利用ＶＧＧ１６神经网络，提取果皮颜色特征建立模型。结果表明，该方法对不同成熟阶段蓝莓果实的预测准确率分别达到了９７．６５％、９３．９４％、９７．０２％、１００％、８０.５６％、８３．６２％、９５．２１％。该方法建立的模型对蓝莓成熟度的预测较为精细，覆盖了从盛花期５０ｄ开始至完全成熟全过程，充分利用深度学习网络的分类能力，提高了对蓝莓果实成熟度的预测，为实现蓝莓果实无损检测技术提供理论依据。关键词蓝莓；成熟度检测；深度学习；ＶＧＧ１６中图分类号Ｓ１２６文献标识码Ａ文章编号０５１７－６６１１（２０２３）０５－０２３２－０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０５１７－６６１１．２０２３．０５．０５３开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＢｌｕｅｂｅｒｒｙＭａｔｕｒｉｔｙＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇＬＩＺｈｕ１，ＭＯＵＣｈａｎｇ⁃ｈｏｎｇ２，ＪＩＫａｎｇ⁃ｘｕａｎ１ｅｔａｌ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＳｏｏｃｈｏｗＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１５０００；２．ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００００）ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｇｒａｄｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｂｌｕｅｂｅｒｒｙｆｒｕｉｔｍａｔｕｒｉｔｙｉｓｌｏｗｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｌｉｍｉｔｅｄｉｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｗｈｉｃｈｃａｎｎｏｔｍｅｅｔｔｈｅｍａｒ⁃ｋｅｔｄｅｍａｎｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｂｌｕｅｂｅｒｒｙｍａｔｕｒｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｂｌｕｅｂｅｒｒｙｍａｔｕｒｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｐｒｅｄｉｃｔｂｌｕｅｂｅｒｒｙｆｒｕｉｔｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｉ...
