Des avancées dans la prédiction de la fraicheur des aliments via la vision artificielle
L’étude dirigée par Dongyi Wang permet d’améliorer les performances de la prédiction informatique de la qualité des aliments
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U of A System Division of Agriculture by Paden Johnson
Une étude menée par des chercheurs de la division agriculture de l'université de l'Arkansas a montré que la prédiction informatique de la qualité des aliments s'améliorait lorsqu'elle était basée sur les perceptions humaines dans diverses situations d'éclairage.
Choisir le plus beau fruit ou légume dans les rayons avant d’acheter est une préoccupation constante pour les consommateurs. Et en dépit du développement de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'inspection de la qualité des aliments, aucun modèle de vision industriel n’a prouvé son efficacité à ce jour. En pratique, les variations des conditions d’éclairage entraînent un biais tant pour la perception humaine, que pour la machine.