Publication:
Determination of Fruit Quality by Image Using Deep Neural Network

Дата
2022
Авторы
Snatkina, O. A.
Kugushev, A. R.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2022 IEEE.This paper proposes an approach to recognizing and determining the freshness of fruits based on the YOLOv3 neural network, working with both images and videos. 6 classes are used as recognition objects: fresh and spoiled bananas, oranges, and apples. To train the network, its own marked-up dataset is used. A small amount of training data is enough for the network to show good quality metrics and correct work results. The precision of recognition and determination of fruit freshness was 90%, recall 96%.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Snatkina, O. A. Determination of Fruit Quality by Image Using Deep Neural Network / Snatkina, O.A., Kugushev, A.R. // Proceedings of the 2022 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2022. - 2022. - P. 1423-1426. - 10.1109/ElConRus54750.2022.9755693
URI
https://www.doi.org/10.1109/ElConRus54750.2022.9755693
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85129545136&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/27905
Коллекции
Публикации