Prediction of Fruit Maturity, Quality, and Its Life Using Deep Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Fruit that has reached maturity is ready to be harvested. The prediction of fruit maturity and quality is important not only for farmers or the food industry but also for small retail stores and supermarkets where fruits are sold and purchased. Fruit maturity classification is the process by which fruits are classified according to their maturity in their life cycle. Nowadays, deep learning (DL) has been applied in many applications of smart agriculture such as water and soil management, crop planting, crop disease detection, weed removal, crop distribution, strong fruit counting, crop harvesting, and production forecasting. This study aims to find the best deep learning algorithms which can be used for the prediction of fruit maturity and quality for the shelf life of fruit. In this study, two datasets of banana fruit are used, where we create the first dataset, and the second dataset is taken from Kaggle, named Fruit 360. Our dataset contains 2100 images in 3 categories: ripe, unripe, and over-ripe, each of 700 images. An image augmentation technique is used to maximize the dataset size to 18,900. Convolutional neural networks (CNN) and AlexNet techniques are used for building the model for both datasets. The original dataset achieved an accuracy of 98.25% for the CNN model and 81.75% for the AlexNet model, while the augmented dataset achieved an accuracy of 99.36% for the CNN model and 99.44% for the AlexNet model. The Fruit 360 dataset achieved an accuracy of 81.96% for CNN and 81.75% for the AlexNet model. We concluded that for all three datasets of banana images, the proposed CNN model is the best suitable DL algorithm for bananas’ fruit maturity classification and quality detection.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».