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IOS平臺下基于深度學習的蘑菇識別分類

發(fā)布時間:2021-09-17 09:22
  蘑菇因富含多種人體必需的氨基酸和礦物質(zhì),是人們餐桌上常見的食材。蘑菇種類繁多,除人工培育的少數(shù)可食用蘑菇外,絕大部分生長在野外地帶?墒秤玫囊吧⒐轿兜栗r美,具有一定的藥用功效,但并非所有野生蘑菇都是可食用的,相當一部分是具有毒性的,一旦誤食則會引起生命危險。人們一般很難具備肉眼分辨蘑菇毒性能力,要準確辨識蘑菇毒性往往還需要憑借豐富的經(jīng)驗、專業(yè)知識或科學儀器進行分析。隨著人工智能技術的應用和發(fā)展,利用圖像識別技術能幫助人們正確地認識野生蘑菇,降低食用野生蘑菇帶來的風險,更利于科研工作者對野生蘑菇展開研究。利用機器學習方法,設計一款直接對蘑菇進行拍照分類識別的手機App,對野生蘑菇進行分類并對其毒性做出判斷,是一種行之有效的方法。為達到上述目的,首先需要構建用于深度學習的數(shù)據(jù)集,但是受條件限制,無法在短時間內(nèi)構建種類齊全的野生蘑菇圖像數(shù)據(jù)庫,本文利用網(wǎng)絡爬蟲技術構建了三大類八種蘑菇數(shù)據(jù)集,在此基礎上,建立AI分類模型。最后將訓練完成的分類模型移植到手機App,實現(xiàn)蘑菇的即時分類識別功能。本文主要工作如下:(1)構建三類八種蘑菇數(shù)據(jù)集:利用網(wǎng)絡爬蟲工具在各大搜索引擎中爬取八種蘑菇的圖片,根... 

【文章來源】:中南民族大學湖北省

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

IOS平臺下基于深度學習的蘑菇識別分類


卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構

IOS平臺下基于深度學習的蘑菇識別分類


CoreML結構

IOS平臺下基于深度學習的蘑菇識別分類


蘑菇的主體結構

【參考文獻】:
期刊論文
[1]零基礎成為iOS開發(fā)者的詳細攻略[J]. 周俊.  計算機與網(wǎng)絡. 2017(20)
[2]人工智能技術在農(nóng)業(yè)領域的應用[J]. 陳凌云,匡芳君.  電腦知識與技術. 2017(29)
[3]中國大陸地區(qū)蘑菇中毒事件及危害分析[J]. 周靜,袁媛,郎楠,尹萸,孫承業(yè).  中華急診醫(yī)學雜志. 2016 (06)
[4]蘑菇營養(yǎng)豐富 盤點蘑菇不為人知的4大功效[J].   食品安全導刊. 2015(36)
[5]圖像物體分類與檢測算法綜述[J]. 黃凱奇,任偉強,譚鐵牛.  計算機學報. 2014(06)
[6]蘑菇蘑菇人人愛[J]. 曉牧.  糖尿病新世界. 2013(11)
[7]毒蘑菇毒素的分類與識別研究進展[J]. 李林靜,李高陽,謝秋濤.  中國食品衛(wèi)生雜志. 2013(04)
[8]iPhone OS系統(tǒng)的流媒體播放器應用軟件設計[J]. 賀仁宇.  數(shù)字技術與應用. 2012(12)
[9]撫順林區(qū)野生有毒真菌資源調(diào)查[J]. 李剛,王有東.  中國林副特產(chǎn). 2011(04)
[10]中藥佐餐飲食[J].   農(nóng)產(chǎn)品加工. 2011(04)

博士論文
[1]細胞和分子傳感器及其在海洋生物毒素檢測中的應用研究[D]. 鄒玲.浙江大學 2015

碩士論文
[1]基于深度學習的皮膚病輔助診斷系統(tǒng)[D]. 郭松陶.中國科學技術大學 2018
[2]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的中藥材識別[D]. 莊奕珊.華南理工大學 2018
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的P2P流量識別研究[D]. 吳凡.北京郵電大學 2018
[4]基于支持向量機的毒蕈識別應用研究[D]. 王家勝.東北師范大學 2014



本文編號:3398428

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