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基于深度学习的食用水果图像识别应用研究

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基于深度学习的食用水果图像识别应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第1章 绪论第11-16页
 1.1 课题研究背景及意义第11-12页
 1.2 水果图像识别系统的研究现状第12-14页
  1.2.1 基于传统机器学习的水果图像识别研究现状第13页
  1.2.2 基于深度学习的水果图像识别研究现状第13-14页
 1.3 本文主要研究内容与章节安排第14-15页
 1.4 本章小结第15-16页
第2章 相关理论及技术介绍第16-35页
 2.1 传统图像识别特征提取第16-19页
  2.1.1 LBP模式第16-17页
  2.1.2 LBP旋转不变模式第17-18页
  2.1.3 LBP等价模式第18-19页
  2.1.4 LBP旋转不变的等价模式第19页
 2.2 机器学习的分类算法第19-23页
  2.2.1 支持向量机第19-21页
  2.2.2 K最近邻算法第21-23页
 2.3 卷积神经网络基本概念第23-34页
  2.3.1 卷积神经网络的基本架构第23-26页
  2.3.2 AlexNet简介第26-30页
  2.3.3 MobileNet简介第30-32页
  2.3.4 MobileNetV2简介第32-34页
 2.4 TensorFlow深度学习框架第34页
 2.5 本章小结第34-35页
第3章 水果图像数据集及其预处理第35-43页
 3.1 水果图像数据集概述第35-37页
 3.2 水果图像的剪切第37-38页
 3.3 水果图像的数据增强第38-41页
  3.3.1 水果图像空间几何变换操作第38-39页
  3.3.2 水果图像的分割增强处理第39-41页
 3.4 训练集和测试集的划分第41页
 3.5 本章小结第41-43页
第4章 模型的构建第43-55页
 4.1 传统机器学习模型搭建第43-47页
  4.1.1 纹理特征提取第43-44页
  4.1.2 分类器第44-45页
  4.1.3 模型的评价方法第45-46页
  4.1.4 传统机器学习模型的实验结果分析第46-47页
 4.2 深度学习模型搭建第47-53页
  4.2.1 模型设计方案选择第47-49页
  4.2.2 深度学习网络结构的构建第49-50页
  4.2.3 实验环境与参数设置第50-52页
  4.2.4 深度学习模型的训练和实验结果分析第52-53页
 4.3 模型性能对比分析与选择第53-54页
 4.4 本章小结第54-55页
第5章 水果图像识别系统的分析与设计第55-75页
 5.1 可行性分析第55-56页
  5.1.1 技术可行性分析第55-56页
  5.1.2 经济可行性分析第56页
  5.1.3 操作可行性分析第56页
  5.1.4 可行性分析结论第56页
 5.2 需求分析第56-62页
  5.2.1 实际需求分析第56-57页
  5.2.2 功能需求分析第57-58页
  5.2.3 数据描述第58页
  5.2.4 数据流图第58-60页
  5.2.5 用例图第60-62页
 5.3 总体设计第62-65页
  5.3.1 系统逻辑架构设计第62-63页
  5.3.2 系统功能架构设计第63-64页
  5.3.3 系统功能模块描述第64-65页
  5.3.4 系统出错处理设计第65页
  5.3.5 系统维护设计第65页
 5.4 数据库设计第65-68页
  5.4.1 数据库的概念设计第65-66页
  5.4.2 数据库的表结构设计第66-68页
 5.5 详细设计第68-74页
  5.5.1 客户端设计第68-72页
  5.5.2 管理端设计第72-74页
 5.6 本章小节第74-75页
第6章 水果图像识别系统的实现与测试第75-87页
 6.1 数据库表的实现第75页
 6.2 客户端主要功能实现第75-80页
  6.2.1 注册登录模块实现第75-76页
  6.2.2 图像识别模块实现第76-79页
  6.2.3 检索日志模块实现第79页
  6.2.4 个人中心模块实现第79-80页
 6.3 管理端主要功能实现第80-84页
  6.3.1 管理员登录模块实现第80-81页
  6.3.2 用户管理模块实现第81-83页
  6.3.3 模型扩增模块实现第83-84页
 6.4 系统测试第84-86页
  6.4.1 软件测试的目的和方法第84页
  6.4.2 系统客户端测试第84-85页
  6.4.3 系统管理端测试第85-86页
 6.5 本章小结第86-87页
第7章 总结与展望第87-89页
 7.1 论文工作总结第87-88页
 7.2 展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-93页
攻读学位期间的研究成果第93页

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