論文の概要: CNN-based solution for mango classification in agricultural environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23174v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 00:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.921536
• Title: CNN-based solution for mango classification in agricultural environments
• Title（参考訳）: 農業環境におけるマンゴー分類のためのCNNに基づくソリューション
• Authors: Beatriz Díaz Peón, Jorge Torres Gómez, Ariel Fajardo Márquez,
• Abstract要約: 本稿では,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いた果実検出・分類システムの設計を実証する。 農業在庫管理のための果実の質を自動的に評価するシステムを開発することが目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2248397169100782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This article exemplifies the design of a fruit detection and classification system using Convolutional Neural Networks (CNN). The goal is to develop a system that automatically assesses fruit quality for farm inventory management. Specifically, a method for mango fruit classification was developed using image processing, ensuring both accuracy and efficiency. Resnet-18 was selected as the preliminary architecture for classification, while a cascade detector was used for detection, balancing execution speed and computational resource consumption. Detection and classification results were displayed through a graphical interface developed in MatLab App Designer, streamlining system interaction. The integration of convolutional neural networks and cascade detectors proffers a reliable solution for fruit classification and detection, with potential applications in agricultural quality control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いた果実検出・分類システムの設計を実証する。 農業在庫管理のための果実の質を自動的に評価するシステムを開発することが目的である。 具体的には, 画像処理を用いてマンゴー果実の分類法を開発し, 精度と効率を両立させた。 Resnet-18は予備的な分類アーキテクチャとして選ばれ、カスケード検出器は検出、実行速度と計算資源消費のバランスをとるために使用された。 MatLab App Designerで開発されたグラフィカルインターフェースを通じて,システムインタラクションの合理化による検出と分類結果を表示する。 畳み込みニューラルネットワークとカスケード検出器の統合により、果物の分類と検出の信頼性の高いソリューションが得られ、農業品質管理に潜在的な応用が期待できる。

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