实战 | 基于卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序

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一个不知名大学生,江湖人称菜狗
original author: Jacky Li
Email : 3435673055@qq.com

Time of completion:2023.11.13
Last edited: 2023.11.13

导读:其实没啥难的,主要是随手搞了就发出来把,太久没有水过帖子了!

实战 | 基于卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序,有关深度学习遇见的错误常见,卷积神经网络,微信小程序,spring boot

目录

项目描述

技术亮点

1.1 总体设计

1.1.1 系统架构

1.1.2 识别流程

1.2 算法实现

1.2.1 数据集

1.2.2 算法设计与实现

1.2.3 识别结果与改进

1.3 应用实现

1.3.1 数据库

1.3.2 后端

1.3.3 前端

1.4 效果展示

作者有言


项目描述

本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序,根据拍摄上传的蘑菇图片,通过python脚本调用训练好的模型,经过后端处理,最后返回识别结果的类别及其识别准确率。

技术亮点

  • 采用MobileNetV2进行作为蘑菇图像分类的特征提取网络,使模型轻量化,使得参数量减少了60%,加快访问速度

  • 通过@ControllerAdvice注解实现拦截器,利用@ExceptionHandler注解捕捉所有异常,进行统一处理

  • 为提升查询效率,在蘑菇学名字段上建立了索引

1.1 总体设计

介绍了小程序的整体系统架构以及使用小程序进行蘑菇识别的流程。

1.1.1 系统架构

小程序采用前后端分离架构,前端采用taro框架,后端采用springboot框架,并通过nginx进行请求转发。

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1.1.2 识别流程

使用小程序对蘑菇进行识别时,小程序会向后端发起请求,后端再调用python脚本进行识别,并从数据库查询蘑菇具体信息。

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1.2 算法实现

介绍了蘑菇识别算法采用的数据集,识别算法的设计与实现,以及算法的识别效果与所做的改进。

1.2.1 数据集

在kaggle获取,地址:

https://www.kaggle.com/datasets/maysee/mushrooms-classification-common-genuss-images

该数据集中有9个最常见的北欧蘑菇属图像文件夹。每个文件夹包含300到 1500个蘑菇属的选定图像。标签是文件夹的名称。

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1.2.2 算法设计与实现

处理数据集:用tensorflow.image.decode_jpeg和tensorflow.image.resize 对图片进行标准化。

训练:将图片与标签(文件夹名即标签)打包后,将前百分之80设置为训练集,后百分之20设置为验证集。利用tf.keras.Sequential构建模型model,最后调用model.fit进行训练。

识别:利用tf.keras.Sequential构建模型model,并调用

model.load_weights加载训练好的模型,最后调用model.predict进行预测。

1.2.3 识别结果与改进

训练集准确率:98.53%,测试集准确率:72.32%。

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可以发现这个结果很不理想。一开始我以为是因为过拟合了,于是尝试增加dropout,但发现并没有起到什么作用[张1] 。

于是我去看了看数据集中的数据,发现有很多图片是脏数据,比如:

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之后我对这些脏数据进行了手动删除,同时我发现图片中干扰元素较多(比如背景中的花草),可能会导致网络无法很好地对蘑菇进行分类。于是我尝试使用了github上的开源库https://github.com/nadermx/backgroundremover 对数据集中的数据进行去背景处理。

去背景脚本:遍历原图片,对当前图片执行 os.system('backgroundremover -i "'+original_file+'" -o "'+new_file+'"')命令进行去除图片操作,并将结果存入另一个文件下。

去背景前:

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去背景后:

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最后使用去除了脏数据,并进行了去背景操作后的数据集进行训练,训练集准确率:99.88%, 测试集准确率:81.25%。

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1.3 应用实现

介绍了小程序应用数据库、后端、前端的设计与实现。

1.3.1 数据库

采用Mysql数据库。由于系统比较简单,只有一张表:mushroom。

mushroom表字段:id(主键),name(蘑菇名称),scientific_name (学名),species(所属科属),toxicity(毒性),feature(特征),文献(documents),img_path(图片路径)。

其中为提升查询效率,在scientific_name字段上建立了索引。

1.3.2 后端

用springboot框架进行开发,用mybatis-plus框架进行数据库交互。

核心接口逻辑:将前端传过来的图片上传至服务器指定路径下-->利用Runtime.getRuntime().exec(command)执行python命令:python identify.py <图片路径>(python脚本读取该路径下的图片进行识别)--> 读取python脚本打印出来的结果(所有类别及其识别准确率),并进行排序-->删除上传至服务器的图片-->返回识别准确率前三的类别。

统一错误处理:通过@ControllerAdvice注解实现一个拦截器,并利用@ExceptionHandler(value = Exception.class)注解捕捉所有异常,进行统一处理。

1.3.3 前端

基于Taro(React)框架进行开发。

上传图片:使用Taro.chooseImgae api选择图片,选择成功后调用Taro.uploadFile api将图片上传至服务器。

页面间传递对象参数:父页面调用Taro.eventCenter.trigger api触发事件,将参数放入事件中。子页面调用Taro.eventCenter.once api监听事件,取得参数。

获取蘑菇详细信息:通过Taro.request api调用后端接口获取详细信息。

1.4 效果展示

使用“识菇”微信小程序进行蘑菇识别的效果如下:

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作者有言

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