基于安卓的月季花识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于安卓的月季花识别方法，属于图像识别领域。本发明专利技术包括：采集一定量的样本数据；对样本数据进行尺寸统一、灰度化、滤波等预处理操作；设计月季花识别模型；将训练好的模型转化成tflite模型；将tflite模型部署在移动端；在移动端处理用户上传的照片，返回月季花识别结果。本发明专利技术针对现有的神经网络模型以及众多花卉识别系统的不足，在LeNet

【技术实现步骤摘要】
基于安卓的月季花识别方法


[0001]本专利技术属于机器学习图像识别、移动
，具体涉及一种基于安卓的月季花识别方法。

技术介绍

[0002]机器学习是一种利用计算机对人类学习行为进行模拟的算法，通过学习训练集数据中的特点，不断调整网络的权值，用以预测新值的输出。机器学习这种特点赋予了计算机“智能”，是目前最前沿的研究领域之一。近年来，机器学习发展迅猛，在各个领域都展现出巨大的优势，机器学习理论和方法已被广泛应用于解决各领域的复杂问题。
[0003]机器学习中的深度学习具有强大的并行信息处理与自适应能力，在图像识别领域取得了突破性的进展。随着移动互联网、社交网络的发展，不受语言文化限制的图片逐步取代文字成为互联网上主流信息媒介。因此在现今互联网中，图像识别技术对信息检索起着十分关键的作用。月季花种类繁多，作为月季原产地之一，仅在国内就有上千种，对于非专业的人来说，很难判断月季花的具体种类，而利用图像识别技术可以帮助我们快速识别出图片内容。
[0004]移动端作为一种小巧便携的终端工具，近十多年也得到了快速发展，功能模式得到了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于安卓的月季花识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集不同类别的月季花作为样本图像，对样本图像进行预处理；(2)构建月季花识别模型，包括依次连接的第一卷积层、平均池化层、第二卷积层、最大池化层、全连接层、Dropout层和输出层；(3)利用预处理后的样本图像对月季花识别模型进行训练；(4)将训练好的月季花识别模型转换成tflite模型，部署在安卓系统中；(5)将待识别的月季花图像预处理后作为安卓系统中的月季花识别模型的输入，输出识别结果。2.根据权利要求1所述的基于安卓的月季花识别方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体为：(1.1)采集不同类别的月季花作为样本图像；(1.2)统一图像尺寸并进行灰度化处理，对灰度图进行高斯滤波；(1.3)数据增强：对灰度...

【专利技术属性】
技术研发人员：包晓安，徐曼，包梓群，张娜，吴彪，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：