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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 系统构成与流程
4.2 模型训练与优化
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
...............................................…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 系统构成与流程
4.2 模型训练与优化
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
.....................................................................% 对测试集进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] classify(net, Resized_Testing_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy mean(Predicted_Label Testing_Dataset.Labels);
% 随机选择一些图像进行可视化
index randperm(numel(Resized_Testing_Dataset.Files), 18);
figurefor i 1:6subplot(2,3,i)I readimage(Testing_Dataset, index(i));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label Predicted_Label(index(i));labelif double(label) 1title([新鲜肉]);endif double(label) 2title([过期肉]);end
endfigure
for i 1:6subplot(2,3,i)I readimage(Testing_Dataset, index(i6));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label Predicted_Label(index(i6));labelif double(label) 1title([新鲜肉]);endif double(label) 2title([过期肉]);end
endfigure
for i 1:6subplot(2,3,i)I readimage(Testing_Dataset, index(i12));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label Predicted_Label(index(i12));labelif double(label) 1title([新鲜肉]);endif double(label) 2title([过期肉]);end
end
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4.算法理论概述 随着生活水平的提高人们对食品安全和质量的关注度日益增加。红肉作为重要的食品来源其新鲜度的检测对于保障消费者权益和食品安全至关重要。传统的红肉新鲜度检测方法多依赖于人工感官评估或化学分析这些方法存在主观性强、耗时耗力等缺点。近年来深度学习技术的迅猛发展为红肉新鲜度的自动化、智能化检测提供了新的解决方案。 基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统通过采集红肉样本的图像数据利用深度学习算法对图像进行特征提取和分类从而实现对红肉新鲜度的自动化检测。该系统主要包括图像采集模块、预处理模块、深度学习模型训练模块和判决输出模块。
4.1 系统构成与流程 数据收集 收集包含各类红肉在不同新鲜程度下的高分辨率图像样本标记每个样本的新鲜度等级或剩余保质期。 预处理 对图像进行标准化、缩放、去噪、增强等预处理操作以提高深度学习模型的性能。 特征提取 使用深度卷积神经网络CNN从图像中自动提取特征表示。 时序建模如果适用 若考虑时间序列变化可以采用循环神经网络RNN如长短时记忆网络LSTM或GRU结合连续的检测结果建立肉类新鲜度随时间演变的模型 5.新鲜度判决层 通过全连接层FC映射到一个实数输出该输出代表预测的新鲜度指标或者过期概率 6.损失函数与优化 使用适当的损失函数如均方误差MSE或交叉熵Loss衡量预测值与真实标签之间的差距并通过反向传播算法调整模型参数 7.评估与部署 在验证集上评估模型性能选择最佳模型并部署至实际应用环境。
4.2 模型训练与优化
1. 数据集准备 为了训练深度学习模型需要准备大量的标注数据集。数据集应包含不同新鲜度的红肉图像并对每张图像进行标注如新鲜、次新鲜、不新鲜等。数据集还需要进行划分通常分为训练集、验证集和测试集。
2. 模型训练 模型训练过程中需要选择合适的优化器如SGD、Adam等和学习率调整策略如固定学习率、学习率衰减等。训练过程中需要监控模型在验证集上的表现并根据表现调整模型参数和超参数。训练完成后保存最优模型的参数供后续使用。
3. 模型评估与优化 模型评估主要采用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。通过对比模型在测试集上的表现与真实标签的差异可以评估模型的性能。针对模型性能不足的问题可以采取数据增强、模型融合、网络结构调整等优化措施进行改进。 经过训练的深度学习模型可以对新输入的红肉图像进行新鲜度分类。系统将分类结果以可视化的方式展示给用户如通过不同颜色的标签或分数表示不同新鲜度等级。此外系统还可以将分类结果与其他信息管理系统进行集成实现红肉新鲜度的自动化监控和管理。
5.算法完整程序工程
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