应用特征融合预测富士苹果可溶性固形物含量

针对传统苹果无损检测方法成本高,不利于携带等问题,使用富士苹果RGB图像的不同特征预测其可溶性固形物含量。通过统计方法和卷积神经网络提取苹果图像的颜色特征、纹理特征和局部特征。拼接以上特征,利用融合特征训练回归模型,得到预测结果。结果表明,基于融合特征的模型的预测决定系数Rp2=0.6557,优于基于单一特征的模型。