В Новосибирске разработали нейросеть для оценки свежести овощей и фруктов

В Новосибирском государственном техническом университете создали нейросеть, которая по фотографиям определяет свежесть овощей и фруктов, а также выявляет внешние дефекты. Как сообщили ТАСС в вузе, система анализирует снимки, сделанные при разном освещении и с разных ракурсов.

Ученые протестировали несколько методов машинного обучения и выбрали наиболее точные модели для распознавания гнили и степени зрелости. Дефекты, которые по цвету сливаются с продуктом, выявляли с помощью архитектуры триплетной нейросети, позволяющей сравнивать несколько изображений одновременно.

Точность системы на испытаниях достигла 89%. Нейросеть смогла распознавать и те продукты, фотографии которых не использовались при обучении. Пока технологию протестировали на бананах, апельсинах, клубнике и томатах. В планах — адаптировать систему для работы с видеопотоком с конвейеров и расширить список продуктов и выявляемых дефектов. Разработку планируют применять в агропромышленном комплексе, логистике и торговых сетях.

Ранее сообщалось, что в России начнут разрабатывать первую игровую платформу для тренировки памяти у пожилых людей. Подробнее об этом читайте в материале ITinfo.