卷积神经网络赋能交易场景：蔬果图像识别的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着科技的飞速发展，商品交易的自动化程度不断提高，然而在农产品产销环节，蔬果的自动分类识别技术仍有待完善。在实际交易场景中，蔬果的分类大多依赖人工分拣，这种传统方式不仅耗费大量人力成本，降低了工作效率，还容易因人为因素导致分类误差，为经销商增加运营成本的同时，也给消费者带来不佳的购物体验。例如在大型农贸市场或超市中，工作人员需花费大量时间和精力对各类蔬果进行分类摆放，高峰期时，人工分拣的速度难以满足顾客的选购需求，造成结账等待时间过长等问题。

计算机视觉技术在农产品领域的广泛应用，为解决蔬果自动分类识别问