基于Python下深度学习的 果蔬识别 系统设计与实现

一、简介

果蔬识别系统，主要开发语言为Python，基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型，通过对12种常见的果蔬（‘土豆’, ‘圣女果’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘梨’, ‘胡萝卜’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘香蕉’, ‘黄瓜’）图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面，以下为项目实现介绍。

二、选题目的

随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉在许多领域中得到了广泛应用，尤其是在图像识别方面。图像分类技术作为计算机视觉的重要研究方向，近年来取得了显著进展。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习的一种有效模型，已广泛应用于图像处理任务，包括图像分类、物体检测、面部识别等领域。特别是在图像分类任务中，CNN凭借其良好的特征提取能力和高效的训练过程，成为解决实际问题的首选方法。

在此背景下，本课题《基于Python下深度学习的的果蔬识别系统的设计与实现》应运而生。果蔬识别作为农业科技中的一个重要应用领域，不仅有助于提高农业生产效率，还可以广泛应用于食品安全、智能农业、自动化分拣等场景。传统的果蔬识别方法主要依赖人工检测或者简单的图像处理技术，效率低且准确性不足。因此，基于深度学习的自动化果蔬识别技术具有巨大的应用潜力。

本课题的主要目的是设计并实现一个基于卷积神经网络的果蔬识别系统，通过训练深度学习模型，使系统能够自动识别不同类型的果蔬。具体而言，本系统将利用收集到的12种常见果蔬的图片数据集，构建并训练一个卷积神经网络模型，最终实现较高的识别准确率。通过该系统，用户可以通过上传果蔬图片，系统将自动识别出图片中的果蔬种类，并返回结果。

选择卷积神经网络作为模型框架是因为CNN在图像分类任务中表现出色，能够有效提取图像的局部特征并进行学习。本系统将利用TensorFlow深度学习框架进行模型的构建与训练，该框架拥有丰富的工具和优化算法，能够帮助我们快速搭建和优化深度学习模型。数据集方面，系统将收集12种常见的果蔬图片数据，包括土豆、圣女果、大白菜、大葱、梨、胡萝卜、芒果、苹果、西红柿、韭菜、香蕉、黄瓜等。这些数据将用于训练卷积神经网络模型，并通过反向传播算法不断优化模型的参数。

三、环境配置

• Python解释器
• Pycharm
• TensorFlow等依赖包

四、算法搭建与训练

model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width,img_height,3))

keras.applications.ResNet50

• 这里使用的是 Keras 提供的一个高层API中的 ResNet50 模型。
• ResNet50 是一个深度卷积神经网络（CNN），由50层构成，广泛用于图像分类任务。它基于残差学习的概念，能够有效地训练非常深的网络。
• Keras的 applications 模块提供了许多预训练的深度学习模型，包括 ResNet50、VGG16、Inception等，用户可以直接加载这些模型用于迁移学习。

然后通过model.summary()打印模型结构如下：

在完成模型搭建后，准备开始训练模型，在本项目中，指定了20轮迭代训练，其训练过程输出信息如下：

Epoch 1/20
62/62 [==============================] - 13s 88ms/step - loss: 1.4565 - accuracy: 0.6870 - val_loss: 2.5458 - val_accuracy: 0.0854
Epoch 2/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 1.0147 - accuracy: 0.9482 - val_loss: 2.4804 - val_accuracy: 0.1260
Epoch 3/20
62/62 [==============================] - 4s 62ms/step - loss: 0.8887 - accuracy: 0.9817 - val_loss: 2.4915 - val_accuracy: 0.0610
Epoch 4/20
62/62 [==============================] - 4s 66ms/step - loss: 0.8212 - accuracy: 0.9919 - val_loss: 2.4764 - val_accuracy: 0.0935
Epoch 5/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.7761 - accuracy: 0.9919 - val_loss: 2.4558 - val_accuracy: 0.0976
Epoch 6/20
62/62 [==============================] - 4s 64ms/step - loss: 0.7408 - accuracy: 0.9949 - val_loss: 2.3973 - val_accuracy: 0.1585
Epoch 7/20
62/62 [==============================] - 4s 62ms/step - loss: 0.7103 - accuracy: 0.9959 - val_loss: 2.2823 - val_accuracy: 0.2886
Epoch 8/20
62/62 [==============================] - 4s 62ms/step - loss: 0.6822 - accuracy: 0.9949 - val_loss: 2.1412 - val_accuracy: 0.4065
Epoch 9/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.6569 - accuracy: 0.9970 - val_loss: 1.9389 - val_accuracy: 0.5447
Epoch 10/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.6301 - accuracy: 0.9959 - val_loss: 1.7184 - val_accuracy: 0.6789
Epoch 11/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.6051 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 1.5291 - val_accuracy: 0.7642
Epoch 12/20
62/62 [==============================] - 4s 64ms/step - loss: 0.5793 - accuracy: 0.9959 - val_loss: 1.2364 - val_accuracy: 0.8577
Epoch 13/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.5535 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 1.0483 - val_accuracy: 0.9065
Epoch 14/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.5300 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.9035 - val_accuracy: 0.9228
Epoch 15/20
62/62 [==============================] - 4s 62ms/step - loss: 0.5072 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.7945 - val_accuracy: 0.9390
Epoch 16/20
62/62 [==============================] - 4s 62ms/step - loss: 0.4857 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.7137 - val_accuracy: 0.9268
Epoch 17/20
62/62 [==============================] - 4s 64ms/step - loss: 0.4654 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.6685 - val_accuracy: 0.9431
Epoch 18/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.4459 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.6325 - val_accuracy: 0.9472
Epoch 19/20
62/62 [==============================] - 4s 63ms/step - loss: 0.4284 - accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.6004 - val_accuracy: 0.9553
Epoch 20/20
62/62 [==============================] - 4s 62ms/step - loss: 0.4102 - accuracy: 0.9990 - val_loss: 0.5743 - val_accuracy: 0.9431

如上所示，从提供的训练输出信息中可以看到模型在训练过程中的变化趋势。每个epoch（轮次）的输出包含以下几个重要信息：训练损失（loss），训练准确率（accuracy），验证损失（val_loss），和验证准确率（val_accuracy）。

1. 训练损失（loss）和训练准确率（accuracy）：

训练损失逐渐下降，从 1.4565 减少到 0.4102，这表明模型在不断优化，学会了如何更好地拟合训练数据。

训练准确率逐渐提高，从 68.70% 提高到 99.90%，显示出模型的性能正在不断提升，已经接近完美地拟合训练集。

1. 验证损失（val_loss）和验证准确率（val_accuracy）

验证损失（val_loss）虽然在前几轮（比如第一轮的 2.5458）较高，但随着训练的进行，逐渐下降（最终为 0.5743）。这意味着模型在验证集上的表现也在不断提高，过拟合的情况得到了控制。

验证准确率（val_accuracy）同样在逐步提升，从 8.54% 开始，到 94.31% 结束，表明模型在验证集上的预测准确率持续增长。

下面是ACC曲线图和LOSS曲线图

四、Web可视化操作界面搭建

前端基于HTML，CSS，BootStrap等技术搭建前端界面。后端基于Django处理用户请求。其效果如下图所示。

五、完整代码和安装

请扫下方添加作者V后，联系获取。