一种基于深度学习技术的果实成熟度无损分类方法及系统

本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于深度学习技术的果实成熟度无损分类方法及系统，通过对分析果实不同生长过程中的干物质含量(％)以及糖度，使用聚类分析算法划分果实的各个成熟度阶段，并得到典型样例。以典型样例为基准，用深度学习技术来自动、准确的判别果实所属的成熟度类别，因此适用于大规模、高效的果实成熟度预测场景。本发明经过双线性插值算法将原始图像尺寸大小调整为224×314的完整果实图像作为模型输入；将带有标签的外观图集分为训练集和测试集，对构建的果实成熟度无损分类模型进行训练、验证和测试，采用训练完成的模型，以待分类果实调整尺寸后的图像作为模型的输入，输出相应的果实成熟度结果。