智能电子秤能识别果蔬

 Ai智能电子识别秤的技术目前来说已经非常成熟，在果蔬称重行业的贡献更是受到广大商户的一致好评，我们今天大概了解下AI智能电子秤能识别果蔬的工作原理及使用的意义。

01. 信息的获取

获取信息的获取，在i识别设备中，我们需要首先通过摄像头拍摄到秤盘的商品，将光感信息转化为机器可以识别的电信息。

02. 信息的预处理

预处理就是将照片进行图像识别前的处理过程，包括对信息的挑选和加工。首先是挑选，在摄像头拍下照片的时候，我们需要快速在拍摄的多张照片中，挑选最清晰的一张拿来使用。接下来是照片降噪处理。这里面对图像的处理包括：图像修复填充、图像去雾处理、图像对比增强、图像无损放大、拉伸图像恢复、图像清晰度增强、图像色彩增强等等。

03特征抽取和选择

是我们所研究的图像是各式各样的，有的图像里包含苹果，有的图像包含香蕉，如果要将这些图片进行分类，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取香蕉、苹果这些特征的过程就是【特征抽取】。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，比如苹果上贴有一个标签，我们没有通过标签来识别的计划，这个时候就要提取苹果相关的特征，摒弃标签的特征，这就是【特征的选择】。

04 分类器设计和分类决策

【分类器设计】是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。【分类决策】是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

二.怎么提高图像识别的准确率？

01 样本增强

数据增强是指在训练的过程中，为了获得更多的样本和模拟实际情况中的多变的情况，对图像进行不同的处理以获得多样的样本。比如，一只正常小猫的照片，我们可以通过将照片进行去色，增加曝光，模糊、锐化，旋转，翻转，加上有色滤镜等处理。增加验证准确性的最简单方法之一是添加更多数据。在没有很多训练实例，这将特别有用。

02 正确操作，避免脏数据

在图像识别的过程中，送入训练图像越干净，模型识别的准确率就会越高。这里的干净，就是指有效样本，比如，正常的送入i识别的样本，都应该是包含水果蔬菜之类的无码商品的，而操作员在使用过程中用摄像头拍下一些手机、钱包、或是主体不清晰的照片等，不在训练样本范围内的照片，这样子的我们称之为脏数据，脏数据在越多，准确率就会越低。           

03 使用清晰度合适的照片

和人眼识别一样，如果输入的图像太小，会不利于模型对图像识别图像特征。但是，也不是图像越大越好，如果图像太大，则会增加计算机所需的计算资源，并且模型如果不够复杂，也无法处理它们。

04 同时使用多套算法，然后将多套算法进行PK

在Ai识别的算法中，我们就创新地部署了多套算法，让不同的算法分别进行识别计算，然后将多套算法的识别结果进行PK，显示最有可能的那一张。