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http://ir.hust.edu.tw/dspace/handle/310993100/8305
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| 題名: | 具智慧辨識之水果分類系統 |
| 作者: | 賴玉琪
汪熙庭
林思妘
廖建隆
李宜蓁 |
| 貢獻者: | 資訊管理系 |
| 關鍵詞: | 自動檢測
智慧物聯網
AI影像辨識
卷積類神經網路 |
| 日期: | 2024-12
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| 上傳時間: | 2025-05-05T01:10:55Z
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| 摘要: | 本研究主要探討智慧科技在水果分類上的系統化自動檢測的應用，並將人工智慧(Artificial Intelligence)的深度學習(Deep Learning)技術應用於芭樂的分類檢測，內容屬於智慧物聯網(AIoT)應用議題，研究將結合Arduino、設計檢測機台、檢測伺服器、及卷積類神經網路的設計，並透過自動腳本軟體(AutoIt)進行跨多個開發平台的自動化整合，以達到自動辨識與智慧檢測回饋的目的。
在智慧水果分類系統的設計中，將運用Python程式設計發展卷積類神經網路(Convolutional Neural Network，或稱CNN)，用於提升影像辨識分類的準確度，此外，運用樂高積木進行檢測機台的雛型設計，並運用Arduino開發版連接拍攝鏡頭、超音波感測器、及Wi-Fi通信介面，進行水果拍照及傳送等功能，檢測伺服器屬於TCP server，用以接收照片資料、啟動AI影像辨識、及回傳辨識結果，啟動AI影像辨識則由AutoIt自動腳本軟體來驅動Python及CNN模型運作。 |
| 顯示於類別: | [資訊管理系] 專題製作
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