Classificazione intelligente degli ortaggi in tempo reale con YOLOv12: della freschezza e qualità ... learning computer vision basate su YOLO

Il progetto si concentra sullo sviluppo di un sistema di classificazione della freschezza e della qualità degli ortaggi in tempo reale, utilizzando tecniche avanzate di deep learning e computer vision. Integrando il modello di rilevamento degli oggetti YOLOv12 con le reti neurali convoluzionali (CNN), il sistema è in grado di identificare con precisione gli ortaggi e di classificarli in base ai loro livelli di freschezza e qualità. L'approccio sfrutta i metodi di elaborazione delle immagini per estrarre caratteristiche importanti come colore, consistenza e difetti superficiali, consentendo una classificazione efficiente senza l'intervento umano. Questo sistema automatizzato migliora la velocità, la coerenza e l'accuratezza rispetto ai metodi manuali tradizionali, rendendolo molto adatto alle moderne applicazioni di smart agriculture e supply chain. In definitiva, la soluzione proposta contribuisce a ridurre gli sprechi alimentari, a migliorare il controllo della qualità e a sostenere pratiche agricole sostenibili.

Pagina's: 80, Paperback, Edizioni Sapienza