深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。

1、yolov5水果新鲜程度检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果好坏检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov3水果检测，包含yolov3和yolov3_tiny两种训练好的水果检测权重，目标类别为apple、banana和orange 3个类别，并附有几百张水果数据集 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

包含大部分的水果，总共有几万张图片，每个类别几千张

前端使用uniapp制作 后端使用若依前后端分离框架 检测模型采用VGG、Alexnet 文件包含课程设计报告书、数据库、源码、PPT、演示视频、操作步骤 一、所需软件 1. 识别模块:根据requirements.txt安装依赖包 2. 后端：mysql-8.0.28和Redis 3. pycharm、IDEA、HBuilderX、Navicat 15 for MySQL 二、运行过程 1.安装mysql-8.0.28和Redis 2.运行数据库文件 3.打开Redis和mysql 4.在IDEA打开运行后端文件，记得修改Redis端口和密码和数据库密码和端口号 5.在py运行requests.py文件发送get和put请求（一定要有模型，没有就训练），模型文件在models文件中 6.在HBuilderX打开前端文件，开始运行 7.开始使用

基于BP神经网络的水果识别研究.pdf

第1章主要技术和工具介绍. 1.1TensorFlow 1.2微信小程序 1.3Node.js 1.4VantWeapp 1.5MySql数据库 1.6前后端分离技术 第2章需求分析 2.1系统功能需求分析 2.1.1需求概述............. 2.1.2用例分析 2.2系统业务流程分析. 第3章系统设计. 3.1系统结构设计.. 3.1.1系统功能模块图 3.1.2功能模块时序图.. 3.2数据库设计 3.2.1数据库设计概述 3.2.2实体联系 3.2.3表设计. 第4章系统实现. 4.1基本任务. 4.2小程序开发...... 4.2.1拍照页面..... 4.2.2拍视频页面 4.2.3我的页面 4.3水果识别实现 4.3.1环境搭建 4.3.2卷积层 4.3.3池化层 4.3.4全连接层 4.3.5损失层.... 4.3.6卷积神经网络的超参数设置 4.3.7神经网络搭建. 4.3.8训练数据集. 4.3.9识别精确度的提升. 4.3.10CNN特征可视化.. 4.3.11识别目标信息的采集.. 4.3.12封装水果识别软件接口 4.4Node后端的搭建.. 。。。。

水果识别系统的MATLAB仿真+GUI界面，matlab2021a测试。

基于形态学处理的水果识别，利用matlab中的GUI实现，并详细进行了注释

这个项目是水果分级系统，根据果实的面积，直径，色泽率计算分解，不需要数据库，直接参数特征提取尽心分级。带界面。可以是苹果，橙子等。另外可以扩充为缺陷，虫害等。专注MATLB