Остання редакція: 2025-11-10
Анотація
Анотація
Робота присвячена створенню інтелектуальної інформаційної технології класифікації зображень овочів і фруктів для контролю їх стану під час зберігання. Використано згорткові нейронні мережі, машинне навчання та аугментацію даних у середовищі Kaggle з використанням Python та бібліотек TensorFlow і Keras. На основі датасету “Fruits and Vegetables Image Recognition” побудовано низку моделей, серед яких обрано оптимальну за балансом між точністю розпізнавання та тривалістю виконання. Розроблену технологію можна впровадити на Raspberry Pi або NVIDIA Jetson Nano для автономного моніторингу продукції в овочесховищах.
INTELLECTUAL INFORMATION TECHNOLOGY FOR CLASSIFYING IMAGES IN THE FIELD OF VEGETABLE AND FRUIT PRESERVATION
Abstract
This work is devoted to the creation of an intelligent technology for classifying images of fruits and vegetables to monitor their condition during storage. Convolutional neural networks, machine learning, and data augmentation were used in the Kaggle environment using Python and TensorFlow, and Keras libraries. Based on the dataset “Fruits and Vegetables Image Recognition”, several models were built, among which the optimal one was selected in terms of the balance between recognition accuracy and execution time. The developed technology can be implemented on Raspberry Pi or NVIDIA Jetson Nano for autonomous monitoring of products in vegetable storage facilities.
Ключові слова
Посилання
Kritik Seth. Fruits and Vegetables Image Recognition Dataset – версія датасета на Kaggle – 2022 р. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/kritikseth/fruit-and-vegetable-image-recognition
Роман Лісачов. Classifications of fruit and vegetable images – версія ноутбука на Kaggle – 07.10.2025 р. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/romanlisachov/classifications-of-fruit-and-vegetable-images/edit
Kyeremeh Bright. Fruit and Vegetable Classification. – версія ноутбука на Kaggle. – 2022. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/romanlisachov/classifications-of-fruit-and-vegetable-images/edit.
Akasha, M., Honnappa Harikantra, S., Thrupthi, P. R., Anappa Alur, V., & Hegde, S.. IoT Based Fruits and Vegetables Storage Monitoring and Machine Learning Based Shelf-Life and Disease Detection System. International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), 11(6). – 2023. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://ijcrt.org/papers/IJCRTX020015.pdf.
Daza, A., Zavaleta Ramos, K., Arroyo Paz, A., & Mendoza Rivera, R. D. (2024). Deep Learning and Machine Learning for Plant and Fruit Recognition: A Systematic Review. Journal of System and Management Sciences, Vol. 14(No. 3). [Електронний ресурс]. URL: https://www.aasmr.org/jsms/Vol14/No.3/ Vol.14.No.3.14.pdf