Efficient Commercial Classification of Agricultural Products using Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
<p>Agricultural products, as essential commodities, are among the most sought-for items in superstores. Barcode is usually utilized to classify and regulate the price of products such as ornamental flowers in such stores. However, the use of barcodes on some fragile agricultural products such as ornamental flowers can be damaged and lessen their life length. Moreover, it is time-consuming and costly<em><strong> </strong></em>and may lead to the production of massive waste and damage to the environment and the admittance of chemical materials into food products that can affect human health. Consequently, we aimed to design a classifier robot to recognize ornamental flowers based on the related product image at different times and surrounding conditions. Besides, it can increase the speed and accuracy of distinguishing and classifying the products, lower the pricing time, and increase the lifetime due to the absence of the need for movement and changing the position of the products. According to the datasheets provided by the robot that is stored in its database, we provide the possibility of identifying and introducing the product in different colors and shapes. Also, due to the preparation of a standard and small database tailored to the needs of the robot, the robot will be trained in a short time (less than five minutes) without the need for an Internet connection or a large hard drive for storage the data. On the other hand, by dividing each input photo into ten different sections, the system can, without the need for a detection system, simultaneously in several different images, decorative flowers in different conditions, angles and environments, even with other objects such as vases, detects very fast with a high accuracy of 97%.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».