基于Android的毒蘑菇识别系统研究与设计

发布时间：2025-01-14 06:05

　　目前,毒蘑菇的鉴别方法主要包括,以民间经验为基础的形态识别法、化学分析法和动物检验法等。以上识别方法在实际的检测中存在需要复杂的实验仪器,对不明毒素的检测不理想,准确率不高且所需的实验周期长等不足。本文针对目前现有的毒蘑菇鉴别方法存在的问题,在Android平台上结合图像处理技术、网络通信、数据库以及模式识别技术等知识,研究设计一款基于Android移动终端的毒蘑菇辅助识别系统,以实现可以对毒蘑菇进行实时快速的识别分类,提高人们对毒蘑菇的认识。系统采用C/S架构,包括客户端和服务器端。本文以内蒙古自治区呼伦贝尔地区野生蘑菇为研究对象,在MATLAB软件环境下,对采集到的蘑菇图像进行裁剪分割处理,根据其宏观特征,提取颜色和纹理两方面特征向量,构建特征向量组合作为分类器的输入。针对所提取的特征参数非线性的特点,建立基于BP神经网络的毒蘑菇先验分类模型。在Android平台下进行客户端的开发,主要实现图像的采集、裁剪及传输功能,用户进入客户端后需要选择待识别图像,可以通过调用客户端摄像头拍摄或在本地相册中选择添加,对选择的图像进行裁剪后并上传到服务器进行识别分类。服务器端接收到图像后,调用毒蘑...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-2K-means聚类算法流程图

图2-2K-means聚类算法流程图g.2-2K-meansclusteringalgorithmflowc始类均值（质心），11211,,...kuuu。点对象与聚合中心的欧式距离，根分到距离它们最近的聚类中心所对所有的对像所对应的均值作为该类，更新类均值i....

图2-4无毒蘑菇分割效果图

直到算法收敛。按照上述算法对毒蘑菇图像进行聚类分割，其中k=2，分割效果图如图2-3和图2-4所示。

图2-5叶状耳盘菌Fig.2-5Phytophthora

图2-4无毒蘑菇分割效果图.2-4Non-toxicmushroomsegmentation数是毒蘑菇识别分类最关键的数毒蘑菇图像进行图像的特征提取征描述。由于毒蘑菇的形态特征和图2-5所示。所以本文选择提取毒

图2-6HSI颜色空间模型

图2-6HSI颜色空间模型Fig.2-6HSIcolorspacemodel了人的视觉系统感知彩色的方式，用色的方式是紧密相联的与I分量与图像要事实。这些特性使得HSI颜色模型非SI颜色模型进行颜色特征参数的提取亮度（Intensity）三个特征[23,2....

本文编号：4026518