基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统matlab仿真
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(i+6));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label = Predicted_Label(index(i+6));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(i+12));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label = Predicted_Label(index(i+12));labelif double(label) == 1title(['新鲜肉']);endif double(label) == 2title(['过期肉']);end
end
112
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
OOOOO
OOO
O
相关文章:

基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统matlab仿真
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 ...............................................…...

mysql 锁详解
目录 前言 一、全局锁 二、表级锁 三、行锁 前言 为什么要设计锁,锁设计初衷是为了解决多线程下并发问题。出现并发的时候用锁进行数据同步,避免因并发造成了数据错误(数据覆盖)。可见锁的重要性,并不是所有的数据库都有锁。比如Redis&a…...

【PX4-AutoPilot教程-TIPS】PX4控制无人机在Gazebo中飞行时由于视角跟随无人机在画面中心导致视角乱晃的解决方法
PX4控制无人机在Gazebo中飞行时由于视角跟随无人机在画面中心导致视角乱晃的解决方法 问题描述解决方法 问题描述 无人机在Gazebo中飞行时,无人机始终处于画面中央,会带着视角乱晃,在Gazebo中进行任何操作视角都无法固定。 观察Gazebo左侧Wo…...

五种多目标优化算法(NSGA2、MOPSO、MSSA、MOGWO、NSWOA)求解9个测试函数,包含6种评价指标(提供MATLAB代码)
一、5种多目标优化算法简介 1.1NSGA2 1.2MOPSO 1.3MSSA 1.4MOGWO 1.5NSWOA 二、5种多目标优化算法性能对比 为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数(zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Viennet2、 Viennet3)࿰…...

Sora--首个大型视频生成模型
Sora--首个大型视频生成模型 胡锡进于2024年2月20日认为:台当局怂了 新的改变世界模拟器视觉数据转换视频压缩时空补丁(Spacetime Laten Patches)视频生成扩展变压器算法和模型架构结语 胡锡进于2024年2月20日认为:台当局怂了 **T…...
关于 Reflect 的笔记
背景:Reflect 为了操作对象而提供的新Api 和 Proxy对象一样 特点 将object 对象的一些明显属于语言内部的方法,放到Reflect 上处理;修改某些object返回的异常结果,让其变得更合理;让object操作都变成函数行为…...

week04day02(爬虫02)
<span>: 通常用于对文本的一部分进行样式设置或脚本操作。<a>: 定义超链接,用于创建链接到其他页面或资源的文本。<img>: 用于插入图像。<br>: 用于插入换行。 姓名:<input type"text" value"lisi">…...

【C++初阶】类和对象(中)
目录 一.类的6个默认成员函数 1.知识引入 编辑 2.构造函数 (1)概念 (2)语法特性 (3)特征 ①问题引入1 ②问题引入2 (缺少默认构造函数) 3.析构函数 (1)概念 (2)特性 4.拷贝构造函数 (1)概念 (2)特征 ①拷贝构造函数是构造函数的一…...
Python爬虫知识图谱
下面是一份详细的Python爬虫知识图谱,涵盖了从基础入门到进阶实战的各个环节,涉及网络请求、页面解析、数据提取、存储优化、反爬策略应对以及法律伦理等多个方面,并配以关键点解析和代码案例,以供读者深入学习和实践。 一、Pyth…...

安宝特AR汽车行业解决方案系列1-远程培训
在汽车行业中,AR技术的应用正悄然改变着整个产业链的运作方式,应用涵盖培训、汽修、汽车售后、PDI交付、质检以及汽车装配等,AR技术为多个环节都带来了前所未有的便利与效率提升。 安宝特AR将以系列推文的形式为读者逐一介绍在汽车行业中安宝…...

微服务篇之分布式系统理论
一、CAP定理 1.什么是CAP 1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有三个指标: 1. Consistency(一致性)。 2. Availability(可用性)。 3. Partition tolerance ࿰…...

MLflow【部署 01】MLflow官网Quick Start实操(一篇学会部署使用MLflow)
一篇学会部署使用MLflow 1.版本及环境2.官方步骤Step-1 Get MLflowStep-2 Start a Tracking ServerStep 3 - Train a model and prepare metadata for loggingStep 4 - Log the model and its metadata to MLflowStep 5 - Load the model as a Python Function (pyfunc) and us…...

NDK的log.h使用__android_log_print报错app:buildCMakeDebug[x86_64]
org.gradle.api.tasks.TaskExecutionException: Execution failed for task :app:buildCMakeDebug[x86_64] 重点是 Execution failed for task :app:buildCMakeDebug[x86_64]. 我的代码: #include <android/log.h> #define LOG_TAG "MyJNI" #d…...
【计算机网络:DHCP协议】
文章目录 前言一、DHCP是什么?二、DHCP的工作原理1.基本流程发现(DISCOVER)提供(OFFER)请求(REQUEST)确认(ACKNOWLEDGEMENT) 2.DHCP租约的概念3.DHCP续租过程 三、DHCP服…...

http前生今世
HTTP/0.9,仅支持GET方法,并且响应中没有HTTP头信息,只有文档内容。 HTTP/1.0增加了对POST方法、状态码、HTTP头信息等的支持,这一版本也是广泛应用的历史性版本。 HTTP/1.1引入了持久连接(Persistent Connections&…...

一键安装ROS适用于Ubuntu22/20/18
一键安装ROS适用于Ubuntu22/20/18 1、简介 ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)是一个用于机器人软件开发的框架。它提供了一套工具和库,用于机器人应用程序的开发、测试和部署。ROS是由美国斯坦福大学机器人实验室&…...

OLED透明屏厂家:开启2024年新征程
随着科技的不断进步和创新,OLED透明屏作为一种前沿的显示技术,正逐渐走进人们的视野,成为多个领域的焦点。在2024年2月21日这个特殊的日子,我们这家领先的OLED透明屏厂家正式开工,预示着我们将迎来一个充满机遇和挑战的…...

【算法与数据结构】200、695、LeetCode岛屿数量(深搜+广搜) 岛屿的最大面积
文章目录 一、200、岛屿数量1.1 深度优先搜索DFS1.2 广度优先搜索BFS 二、695、岛屿的最大面积2.1 深度优先搜索DFS2.2 广度优先搜索BFS 三、完整代码 所有的LeetCode题解索引,可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。 一、200、岛屿数量 1.1 深度优先搜…...

第四十一回 还道村受三卷天书 宋公明遇九天玄女-python创建临时文件和文件夹
宋江想回家请老父亲上山,晁盖说过几天带领山寨人马一起去。宋江还是坚持一个人去。 宋江到了宋家村,被两个都头和捕快们追捕,慌不择路,躲进了一所古庙。一会儿,听见有人说:小童奉娘娘法旨,请星主…...

Tofu5m 高速实时推理Yolov8
Tofu5m 是高性价比目标识别跟踪模块,支持可见光视频或红外网络视频的输入,支持视频下的多类型物体检测、识别、跟踪等功能。 Yolov8推理速度达到40帧每秒。 实测视频链接:Tofu5m识别跟踪模块_哔哩哔哩_bilibili 产品支持视频编码、设备管理…...

C++初阶-list的底层
目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...
蓝桥杯 2024 15届国赛 A组 儿童节快乐
P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐 题目描述 五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡,轻快的音乐在耳边持续回荡,小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下,六一来了。 今天是六一儿童节,小蓝老师为了让大家在节…...

蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...

中医有效性探讨
文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学?传统医学奠基期(远古 - 17 世纪)近代医学转型期(17 世纪 - 19 世纪末)现代医学成熟期(20世纪至今) 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化
1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)
推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...
Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用
在 Go 中,Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式,用于在多个 Goroutine 之间传递数据,从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

DingDing机器人群消息推送
文章目录 1 新建机器人2 API文档说明3 代码编写 1 新建机器人 点击群设置 下滑到群管理的机器人,点击进入 添加机器人 选择自定义Webhook服务 点击添加 设置安全设置,详见说明文档 成功后,记录Webhook 2 API文档说明 点击设置说明 查看自…...
学习一下用鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS5实现百度地图
在鸿蒙(HarmonyOS5)中集成百度地图,可以通过以下步骤和技术方案实现。结合鸿蒙的分布式能力和百度地图的API,可以构建跨设备的定位、导航和地图展示功能。 1. 鸿蒙环境准备 开发工具:下载安装 De…...