論文の概要: Fruit Ripeness Classification: a Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14441v1
- Date: Thu, 29 Dec 2022 19:32:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 15:57:51.116472
- Title: Fruit Ripeness Classification: a Survey
- Title(参考訳): 果実の熟度分類:調査
- Authors: Matteo Rizzo, Matteo Marcuzzo, Alessandro Zangari, Andrea Gasparetto,
Andrea Albarelli
- Abstract要約: 食品を格付けするための特徴記述子を多用する多くの自動的手法が提案されている。
機械学習とディープラーニング技術がトップパフォーマンスの手法を支配している。
ディープラーニングは生のデータで操作できるため、複雑なエンジニアリング機能を計算する必要がなくなる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.11160990637616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The
standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee
freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines
fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by
experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process.
Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness
classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety
of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and
deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep
learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to
compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this
survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize
fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors
they operate on.
- Abstract(参考訳): 果実は世界中の農業で何百万人もの人々が養う重要な作物である。
果物製品の標準的なサプライチェーンには、鮮度、味、そして何よりも安全を保証する品質チェックが含まれる。
果実の品質を決定する重要な要因は熟成の段階である。
これは通常、現場の専門家によって手動で分類されるため、労働集約的でエラーを起こしやすいプロセスとなる。
このように、果実熟度分類の過程で自動化の必要性が高まっている。
食品を格付けするための特徴記述子を多用する多くの自動的手法が提案されている。
機械学習とディープラーニング技術がトップパフォーマンスの方法を支配している。
さらに、ディープラーニングは生のデータで操作できるため、複雑なエンジニアリング機能(しばしば作物特有のもの)を計算する必要がなくなる。
本研究は,果実熟度分類を自動化するための文献に提案されている最新の手法を概観し,それらの操作する最も一般的な特徴記述子について述べる。
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