品质检测模型的训练方法和装置以及品质检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种品质检测模型的训练方法和装置以及品质检测方法和装置，其中的方法包括：获取样本图像，样本图像中包括果蔬产品；标注果蔬产品的品质信息，得到品质标注数据；利用多组样本数据训练初始模型，得到品质检测模型，样本数据中包括样本图像及其对应的品质标注数据，品质检测模型用于从待检测果蔬产品图像中检测出对应的品质信息。本发明专利技术实施例的方法能够实现不利用专业检测工具，基于图片即可快速检测出果蔬产品的品质信息，可以帮助用户方便快速地挑选果蔬产品。

【技术实现步骤摘要】
品质检测模型的训练方法和装置以及品质检测方法和装置
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种品质检测模型的训练方法和装置以及品质检测方法和装置。
技术介绍
获知果蔬产品的品质好坏，可以包括以下几种方式：一种是基于人工挑选或品尝果蔬产品，这种方式不够智能，且依赖于人工；另一种是对果蔬产品进行光学检测或物理化学性质的检测，这种方式需要复杂的检测设备，并且对周围环境要求严格，否则难以达到准确的检查效果，且需要有相关专业知识的人操作检测设备，不适用于普通人。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种品质检测模型的训练方法和装置以及品质检测方法和装置，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种品质检测模型的训练方法，包括：获取样本图像，所述样本图像中包括果蔬产品；标注所述果蔬产品的品质信息，得到品质标注数据；利用多组样本数据训练初始模型，得到品质检测模型，所述样本数据中包括所述样本图像及其对应的品质标注数据，所述品质检测模型用于从待检测果蔬产品图像中检测出对应的品质信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种品质检测模型的训练方法，其特征在于，包括：/n获取样本图像，所述样本图像中包括果蔬产品；/n标注所述果蔬产品的品质信息，得到品质标注数据；/n利用多组样本数据训练初始模型，得到品质检测模型，所述样本数据中包括所述样本图像及其对应的品质标注数据，所述品质检测模型用于从待检测果蔬产品图像中检测出对应的品质信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种品质检测模型的训练方法，其特征在于，包括：
获取样本图像，所述样本图像中包括果蔬产品；
标注所述果蔬产品的品质信息，得到品质标注数据；
利用多组样本数据训练初始模型，得到品质检测模型，所述样本数据中包括所述样本图像及其对应的品质标注数据，所述品质检测模型用于从待检测果蔬产品图像中检测出对应的品质信息。


2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，获取样本图像，包括：
获取多张所述样本图像，多张所述样本图像覆盖同一果蔬产品的外表特征。


3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，利用多组所述样本数据训练初始模型，得到品质检测模型，包括：
将多组所述样本数据划分为训练集和评测集；
利用所述训练集中的样本数据训练所述初始模型，得到预选模型；
利用所述评测集中的样本数据评测所述预选模型是否达到预设标准；
如果达到所述预设标准，则将所述预选模型作为所述品质检测模型。


4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，利用多组所述样本数据训练初始模型，得到品质检测模型，包括：
将所述样本图像输入所述初始模型，得到对品质预测结果；
计算所述品质标注数据和所述品质预测结果之间的损失值；
根据所述损失值，调整所述初始模型的参数，得到所述品质检测模型。


5.根据权利要求1至4任一项所述的训练方法，其特征在于，所述品质信息包括品类以及与所述品类对应的指标信息；所述指标信息包括等级、含水量、甜度、酸度、苦度、涩度、新鲜度中的至少一种。


6.一种品质检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测果蔬产品图像；
利用品质检测模型检测所述待检测果蔬产品图像，以得到所述待检测果蔬产品图像中的果蔬产品的品质信息，所述品质检测模型根据如权利要求1至5任一项所述的训练方法得到。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取待检测果蔬产品图像，包括：
获取多张所述待检测果蔬产品图像，多张所述待检测果蔬产品图像覆盖同一果蔬产品的外表特征。
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【专利技术属性】
技术研发人员：林成龙，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11