【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的水果筛选物流系统
[0001]本专利技术涉及水果筛选物流
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于深度学习的水果筛选物流系统。
技术介绍
[0002]随着社会的发展，人们对于生活品质的追求越来越高，现有的水果销售为了保证水果的绝对新鲜，且避免存放储藏的麻烦，常采用现摘现发的销售策略。
[0003]现有的果园进行现摘现发时，由于果园内各个水果生长区域由于地域的不同，其成熟度会有所差别，若不加以筛选，可能会导致整体成熟度高的水果生长区域未优先进行现摘现发，导致后期只能采摘存放销售，增加了成本且失去了一定的新鲜度。
[0004]针对上述问题，本专利技术提出一种技术方案。
技术实现思路
[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于深度学习的水果筛选物流系统，利用目标检测算法对果园各区域水果进行识别检测，确定各个水果的生长状态，并根据各区域水果的状态分布确定物流采摘顺序，最后根据各整体水果生长区域的成熟度与未来环境调节对现摘现发策略进行进一步调整，以解决上述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的水果筛选物流系统，其特征在于：包括主控模块、数据采集模块、数据分析模块、物流规划模块、数据存储模块以及显示终端；主控模块与数据采集模块、数据分析模块、物流规划模块以及数据存储模块均信号连接，用于发布控制指令并接收相关数据结果；数据存储模块用于存储水果筛选物流系统在整个管理过程中产生的数据；主控模块将果园按水果生长区域划分n个区域，并向数据采集模块发出采集指令，数据采集模块对果园水果状态进行采集；数据采集模块用于获取果园水果的状态数据，将其通过主控模块发送至数据分析模块；数据分析模块接收后处理获得各水果生长区域物流优先系数，并通过主控模块将其发送至物流规划模块；物流规划模块根据对各水果生长区域按照物流优先系数进行从大到小排列，获得各水果生长区域物流采摘发货顺序，同时生产采集顺序信号发送至显示终端进行显示。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水果筛选物流系统，其特征在于：水果的状态数据包括成熟水果、未成熟水果以及腐烂水果；数据分析模块获取各个水果为成熟水果、未成熟水果以及腐烂水果三者中的哪个状态后，分别对各水果生长区域的水果根据自身生长状态进行统计，获得各水果生长区域成熟水果数值、未成熟水果数值以及腐烂水果数值，并分别将其标定为Fi、Gi以及Bi；i是指各水果生长区域的标号，其大于等于1小于等于n。3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水果筛选物流系统，其特征在于：数据分析模块根据各水果生长区域成熟水果数值、未成熟水果数值以及腐烂水果数值计算获取坏果占比值、坏果集中度值以及生果占比值，并通过公式计算各水果生长区域物流优先系数Pi。4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的水果筛选物流系统，其特征在于：数据分析模块还根据成熟水果数值计算获取熟果集中度值，并通过公式计算各水果生长区域的采摘评价系数CMi；数据分析模块将各水果生长区域的采摘评价系数CMi分别与标准采摘阈值进行比较：若采摘评价系数CMi大于等于标准采摘阈值，此时数...
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