植物花朵识别系统的设计与实现
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华中科技大学硕士学位论文
摘要植物与生态系统和人类有着天然的联系因此对于植物的研究就显得尤为重要。通过对植物花朵的识别可以很好的对植物进行分类更有效地保护、利用好各种植物。但传统的花朵识别方法依靠人工方式进行分类难度大效率低本文利用电脑和智能手机终端设计和实现了一个植物花朵识别系统系统能够识别不同花朵的品种能够方便各类人群对花朵的识别、分类和鉴赏。因此本文的工作具有重要的现实意义。本文首先收集了大量的植物花朵图像构建了自己的植物花朵识别的图像数据集并将图像数据集转换成了Caffe所需的LMDB格式其次运用Caffe深度学习框架搭建并训练了植物花朵识别的卷积神经网络最后利用训练好的卷积神经网络结合Android开发技术和Web开发技术设计并实现了一个由移动端和电脑端组成的植物花朵识别系统在实现系统的过程中成功的将Caffe移植到了Android平台上同时通过JNI技术解决了Java对Caffe训练的卷积神经网络模型的访问问题。本文的植物花朵识别系统具有以下特点1系统由移动端和电脑端两部分组成相比较而言现有的植物花朵识别系统多是单终端的本系统的终端构成更加丰富为用户提供了更多的终端选择性。2系统的移动端提供了本地识别和远程识别两种模式不同于现有的花朵识别APP必须在联网情况下将图像上传到服务器进行识别本系统中的APP即使在没有网络的情况下用户仍然可以选择本地识别模式借助于存储在本地的卷积神经网络模型进行花朵识别。关键词花朵识别卷积神经网络Android开发Web开发
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