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基于 TensorFlow 2.3 的水果蔬菜识别系统开发.pdf

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本PDF文档详述了利用TensorFlow 2.3框架构建水果与蔬菜自动识别系统的全过程，涵盖数据预处理、模型训练及评估。 基于 TensorFlow2.3 开发的水果蔬菜识别系统.pdf

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  • 基于 TensorFlow 2.3 的水果蔬菜识别系统开发.pdf
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    本PDF文档详述了利用TensorFlow 2.3框架构建水果与蔬菜自动识别系统的全过程，涵盖数据预处理、模型训练及评估。 基于 TensorFlow2.3 开发的水果蔬菜识别系统.pdf
     
  • 基于TensorFlow的蔬菜水果识别系统的Python实现
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    本项目利用TensorFlow框架，采用Python语言开发了一套高效的蔬菜水果图像识别系统。通过深度学习技术训练模型，实现了对多种常见果蔬的有效分类与识别。 基于TensorFlow的蔬菜水果识别系统采用Python编程语言开发，并使用深度学习框架TensorFlow进行构建。该系统的分类模型为InceptionResnetV2，在训练过程中达到了85%以上的精度，能够准确地对12种不同的果蔬类别进行识别：土豆、圣女果、芒果、韭菜、大葱、大白菜、香蕉、胡萝卜、梨、黄瓜、西红柿和苹果。 系统具备自动优化参数的功能，从而提高模型的性能与准确性。此外，该系统还集成了图像预处理模块，能够对输入图片执行如缩放、裁剪以及归一化等操作以提升识别结果的质量及稳定性。
     
  • 水果和蔬菜图像识别
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    本项目聚焦于开发先进的计算机视觉技术，旨在准确识别与分类各种水果及蔬菜。通过深度学习算法优化图像识别精度，助力现代农业智能化管理与零售业库存高效处理。 用MATLAB编写的果蔬图像识别程序，该程序能够提取颜色特征。
     
  • 基于Java开发的蔬菜识别人工智能系统
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    本简介介绍了一个基于Java开发的人工智能系统，专门用于识别各种蔬菜。该系统利用先进的图像处理和机器学习技术，能够准确快速地对不同种类的蔬菜进行分类与辨认。 JAVA开发的人工智能蔬菜识别系统；适合AI课程设计使用。
     
  • 水果蔬菜识别数据集fruit-veg
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    fruit-veg 数据集包含丰富的水果和蔬菜图像样本，用于训练机器学习模型以实现准确识别各类蔬果。 文件夹内包含train、valid和test三个部分。train文件夹里存放的是训练图片及其标签，valid文件夹用于存放验证图片与对应的标签，而test文件夹则包含了测试用的图片及标签。总共有大约5000张图片，并且有15个不同的类别，例如胡萝卜、西红柿、土豆和西瓜等。
     
  • 基于MATLAB的水果识别系统的开发
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    本项目致力于研发一款基于MATLAB平台的水果识别系统，利用图像处理技术自动识别多种常见水果，旨在提高农产品分类效率和准确性。 两个指南运行NEW Folder里的指南为AlexNet网络进行迁移学习的结果可以调整的图片库是Training，只能识别单个物体shu文件夹下的指南是以AlexNet为网络做的Faster R-CNN深度学习，调用Training里图片时，图片越多，识别精度越差。2019b版可以运行，其他版本不确定能否正常运行。在运行时，请先载入模型。
     
  • 基于Python TensorFlow 2.3的果蔬识别系统源码及模型，采用卷积神经网络技术
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    本项目提供了一个基于TensorFlow 2.3的果蔬识别系统源码和预训练模型，运用了先进的卷积神经网络算法，助力高效精准地识别各类果蔬。 基于Python TensorFlow2.3的果蔬识别系统源码及模型： - `images` 目录主要用于存放图片，包括测试用图和UI界面使用的图像。 - `models` 目录中包含训练好的两个模型文件：一个是CNN（卷积神经网络）模型，另一个是MobileNet模型。 - `results` 文件夹内保存了训练过程中的可视化图表、日志等信息。其中包括两份txt文件记录了训练输出的日志数据和两张图展示了两种不同模型在训练集与验证集上的准确率及损失变化曲线情况。 - `utils` 目录包含了一些测试期间使用的辅助脚本，这些文件对于整体项目并没有实际功能作用。 - `get_data.py` 是一个爬虫程序，可以从百度图片等网站获取数据资源。 - `window.py` 文件利用PyQt5框架开发了用户界面部分。通过上传图像可以进行分类预测操作。 - `testmodel.py` 用于测试CNN和MobileNet两个模型在验证集上的性能表现情况，该文件中记录的准确率信息可以在results目录下的txt文档里找到详细数据。 - `train_cnn.py` 脚本负责执行训练CNN模型的操作流程。 - `train_mobilenet.py` 则专门用于训练MobileNet架构的神经网络模型。 - `requirements.txt` 文件列出了该项目所需的所有依赖库和模块。
     
  • 基于SSM+MySQL+JSP的水果蔬菜商城系统实现
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    本项目为一款基于SSM框架、结合MySQL数据库和JSP技术开发的在线水果蔬菜购物平台，旨在提供便捷高效的农产品购买体验。 系统主要功能包括： 客户： - 主页 - 用户登陆 - 用户注册 - 个人中心 - 我的购物车 - 我的订单 系统管理员： - 订单管理 - 客户管理 - 商品管理 - 类目管理 - 公告管理 - 留言管理 环境配置如下： 开发平台：Tomcat8.0+JDK1.8+Windows操作系统 开发语言：JavaEE 框架：SSM（Spring + SpringMVC + Mybatis） 前端技术：JSP 数据库: MySql 5.7以上版本 开发工具：Intelij Idea 浏览器要求：Chrome