基于MobileNet V2的田间葡萄果穗成熟度判别

葡萄的成熟度主要依靠人的感官判断，缺乏客观标准，严重影响葡萄的整体品质。针对以上问题，本文采用MobileNetV2轻量级的卷积神经网络模型对葡萄成熟度进行判别。田间采集红提葡萄图像共计380张，构建数据集，以不同着色度为指标，对数据集进行分类，并按7:2:1分为训练集、验证集、测试集，将训练集、验证集预处理后采用该数据集训练MobileNetV2模型。由测试集的试验结果，得到试验训练MobileNetV2模型所获得的分类准确率为87%。最后采用QT语言设计了可视化的界面。本文的研究将有利于推进葡萄采摘的自动化，降低葡萄采摘成本、提高葡萄的经济效益。