IOS平台下基于深度学习的蘑菇识别分类

发布时间：2021-09-17 09:22

　　蘑菇因富含多种人体必需的氨基酸和矿物质,是人们餐桌上常见的食材。蘑菇种类繁多,除人工培育的少数可食用蘑菇外,绝大部分生长在野外地带。可食用的野生蘑菇味道鲜美,具有一定的药用功效,但并非所有野生蘑菇都是可食用的,相当一部分是具有毒性的,一旦误食则会引起生命危险。人们一般很难具备肉眼分辨蘑菇毒性能力,要准确辨识蘑菇毒性往往还需要凭借丰富的经验、专业知识或科学仪器进行分析。随着人工智能技术的应用和发展,利用图像识别技术能帮助人们正确地认识野生蘑菇,降低食用野生蘑菇带来的风险,更利于科研工作者对野生蘑菇展开研究。利用机器学习方法,设计一款直接对蘑菇进行拍照分类识别的手机App,对野生蘑菇进行分类并对其毒性做出判断,是一种行之有效的方法。为达到上述目的,首先需要构建用于深度学习的数据集,但是受条件限制,无法在短时间内构建种类齐全的野生蘑菇图像数据库,本文利用网络爬虫技术构建了三大类八种蘑菇数据集,在此基础上,建立AI分类模型。最后将训练完成的分类模型移植到手机App,实现蘑菇的即时分类识别功能。本文主要工作如下:（1）构建三类八种蘑菇数据集:利用网络爬虫工具在各大搜索引擎中爬取八种蘑菇的图片,根... 

【文章来源】：中南民族大学湖北省

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

卷积神经网络的基本结构

CoreML结构

蘑菇的主体结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]零基础成为iOS开发者的详细攻略[J]. 周俊.  计算机与网络. 2017(20)
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博士论文
[1]细胞和分子传感器及其在海洋生物毒素检测中的应用研究[D]. 邹玲.浙江大学 2015

硕士论文
[1]基于深度学习的皮肤病辅助诊断系统[D]. 郭松陶.中国科学技术大学 2018
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[3]基于卷积神经网络的P2P流量识别研究[D]. 吴凡.北京邮电大学 2018
[4]基于支持向量机的毒蕈识别应用研究[D]. 王家胜.东北师范大学 2014



本文编号：3398428