随着农业技术的不断发展，水果的成熟度检测在提升农产品质量和减少浪费方面具有重要意义。

项目信息

编号：MDV-8
大小：424M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

本研究设计并实现了一种基于深度学习的水果成熟度检测与分类系统。该系统利用卷积神经网络（CNN）对水果图像进行特征提取，并根据不同的成熟度阶段对水果进行分类。系统的训练数据包括水果从开花到成熟的多个阶段，涵盖了不同光照、背景和种类的图像样本。通过MATLAB开发的图形用户界面（GUI），用户可以方便地加载图像、检测成熟度并分类保存结果。实验结果表明，该系统能够准确地识别水果的成熟度，为农产品的采摘和销售提供了有效的技术支持。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对remove_anomalies.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 login.m
水果成熟

水果生长中

水果花期

模型训练过程

展示了系统的模型训练过程，包括训练准确度和损失随时间的变化曲线。这张图表明系统正在通过迭代不断优化模型，以提高水果成熟度分类的准确性。

分类样本的汇总界面

系统将不同成熟度阶段的水果图像按类别展示出来。界面中可以看到“flower”（花期）、“growth”（生长中）、“mature”（成熟）等分类。

这些图像说明了该系统的工作流程，从加载图片、识别水果成熟度到模型训练及分类结果的展示，涵盖了完整的检测和分类过程。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知