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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
本篇论文共
93
页,
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。
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