水果成熟度分类：综述
计算机视觉与模式识别
2023-03-03 v3 机器学习
摘要
水果是全球农业中的关键作物，养活了数百万人。水果产品的标准供应链涉及质量检查，以保证新鲜度、口感，尤其是安全性。决定水果质量的一个重要因素是其成熟阶段。这通常由田间专家手动分类，使其成为一个劳动密集型且易出错的过程。因此，水果成熟度分类自动化需求日益显现。许多自动方法已被提出，它们采用多种特征描述子对待分级食品进行刻画。机器学习和深度学习技术主导了性能最优的方法。此外，深度学习可直接作用于原始数据，从而使用户无需计算通常特定于作物的复杂工程特征。在本综述中，我们回顾了文献中提出的最新自动化水果成熟度分类方法，并重点介绍了它们所基于的最常见特征描述子。
引用
@article{arxiv.2212.14441,
title = {Fruit Ripeness Classification: a Survey},
author = {Matteo Rizzo and Matteo Marcuzzo and Alessandro Zangari and Andrea Gasparetto and Andrea Albarelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14441},
year = {2023}
}