【摘 要】
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水生植物作为生物资源,在去除各类水中污染物方面具有巨大潜力,其种类识别效率关系到水生植物的培养和水污染的治理。传统的人工判别方式效率低下且存在一定的主观因素,因此,需要一个简单高效的识别方法替代传统的人工判别方式。本文以卷积神经网络对水生植物四大类识别为切入点,开发了一套用于水生植物分类识别系统,主要内容如下:（1）图像数据库的建立与数据预处理。数据库的数据来源于中国水生植物数据库、聊城地区国家级
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水生植物作为生物资源,在去除各类水中污染物方面具有巨大潜力,其种类识别效率关系到水生植物的培养和水污染的治理。传统的人工判别方式效率低下且存在一定的主观因素,因此,需要一个简单高效的识别方法替代传统的人工判别方式。本文以卷积神经网络对水生植物四大类识别为切入点,开发了一套用于水生植物分类识别系统,主要内容如下:（1）图像数据库的建立与数据预处理。数据库的数据来源于中国水生植物数据库、聊城地区国家级东昌湖等湿地公园实地拍摄。通过查阅相关资料,构建水生植物四种分类:分为湿生植物、挺水植物、浮叶植物和沉水植物。从归一化、数据增强两个角度对数据进行预处理,为本文提供数据支持。（2）构建水生植物四大类识别的卷积神经网络模型。引入Google Net模型并对其Inception结构进行优化,实验表明优化后Google Net模型训练得到97%的准确率和93%的总体识别率。针对识别率低和模型体积较大的问题,本文提出了一种改进的Res Net50网络结构,利用小卷积核堆叠的方式替代原来的大卷积核,并新增了Inception结构,对模型进一步优化。实验表明模型的准确率和总体识别率在97%和96%,并且与改进前的Res Net50模型对比,收敛速度显著提升。（3）基于微信小程序技术搭建在线识别系统,实现从上传图片到显示结果的全过程。系统采用Apache作为服务器,利用WXML、WXSS和Java Script三种主要技术完成系统前端页面。利用PHP语言在服务器内部调用Python文件,Python程序加载Res Net50优化算法生成的神经网络模型,通过异步通信技术将识别结果回传到前端页面。本文将深度学习技术引入到微信小程序平台,并完整开发出了水生植物四大类在线识别系统,系统有着较高的识别准确率与良好的稳定性。
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