计算机科学与探索

作者：张卫山，吕浩，张元杰，徐亮，赵德海，周杰韩

单位：1. 中国石油大学（华东） 计算机与通信工程学院，山东 青岛 2665802. 北京科技大学 计算机与通信工程学院，北京 1000833. 澳大利亚国立大学 计算机科学学院，澳大利亚 堪培拉 ACT 02004. 奥卢大学 信息技术与电子工程学院，芬兰 奥卢 FI-90014

关键词：深度学习,智能冰箱,模型融合,果蔬识别,数据融合

食品识别是智能冰箱的核心技术之一，但冰箱中食品的种类繁多并且摆放较为随意，相互遮挡的现象比较严重，这给冰箱中的食品识别带来了诸多挑战。为了提高冰箱内食物的识别效率，以识别冰箱中的果蔬为切入点，提出了一种基于智能冰箱的数据采集、数据处理和果蔬识别的整体架构，以及一种在冰箱环境下的基于深度学习的数据融合的果蔬识别方法。使用这种方法有效提高了在冰箱环境下果蔬识别的准确率。通过对采集的大量数据进行实验，证明了该方法具有良好的性能和识别准确度，能有效解决冰箱环境下果蔬识别问题。

来源：2019年第1期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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