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毕业设计：基于深度学习算法的玫瑰花品种快速识别研究

来源：花匠小妙招时间：2025-05-23 10:07

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 轻量化网络

1.2 目标检测算法

二、数据集

2.1 数据集

2.2 数据扩充

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

前言

大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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毕业设计：基于深度学习算法的玫瑰花品种快速识别研究

课题背景和意义

在花卉产业繁荣发展的当下，玫瑰花作为全球广泛种植与交易的花卉，其品种繁多。准确识别玫瑰花品种对于花卉培育、贸易定价、花艺设计等方面起着关键作用。传统依靠人工经验的识别方式效率低、主观性强且容易出错。深度学习技术在图像识别领域展现出卓越性能，通过自制针对性的玫瑰花品种数据集，能更好地挖掘不同品种玫瑰花的特征，从而构建高效准确的识别模型，这对于提升花卉产业智能化水平、促进花卉科研发展具有重要推动意义。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 轻量化网络

轻量化网络包括MobileNet、ShuffleNet和EfficientNet。这些轻量化模型主要通过卷积设计和优化，保障高准确性和泛化能力的同时，大幅降低计算量和参数量，提高检测速度。MobileNetV3作为一种轻量级卷积神经网络架构，通过网络架构搜索获得，属于MobileNet系列的第三个版本。为了提升模型性能，MobileNetV3引入了一些新的设计思想和技术，包括倒残差结构和深度可分离卷积。

倒残差结构通过在颈部网络之前添加扩张卷积层，增加非线性能力，从而提升模型表达能力。深度可分离卷积将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积，以减少计算量和参数数量。此外，还采用了网络剪枝等技术，进一步减少模型参数和计算量。在MobileNetV3中，h-swish替代了MobileNetV2中的ReLu6，以提升模型的推理速度。通过引入自适应宽度机制，模型能够根据具体任务和资源限制自动调整通道数，平衡计算量与精度。这一机制在不同设备上实现更优性能，适应广泛应用场景。MobileNetV3专为计算机视觉中的高效图像分类和目标检测任务设计，具备高效性，适合计算资源受限的移动设备，具有较低延迟和小模型大小，便于在移动端和嵌入式设备上部署。

1.2 目标检测算法

YOLOv8模型是YOLO系列中较新的版本，以其高速和高精度兼具而闻名，能够实时准确地识别图像或视频中的目标物体类别和位置信息。主干使用Darknet-53，能够提取更深、更丰富的特征信息；引入特征金字塔结构，支持多尺度检测；采用多层次特征融合，更好地获取目标的上下文信息，支持GPU、CPU和FPGA等多种硬件平台，方便部署。结构简洁明了，便于理解和使用，适合油橄榄品种目标检测任务。

YOLOv8网络主要由输入模块、骨干特征提取网络、Neck网络和头部组成。Darknet-53作为骨干特征提取网络，由一系列卷积层和池化层组成，采用残差网络的思想，使用残差块提取输入图像特征。这些残差块包括卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活函数，有效捕捉不同尺度的特征。在Darknet-53的基础上，YOLOv8添加了一个特征融合模块，称为Neck网络，通常由一些卷积层和上采样层组成。该模块用于将来自不同层级的特征进行融合，以提高目标检测的准确性。

YOLOv8的Head网络用于预测目标框和类别，包含一系列卷积层和全连接层。Head网络通过对特征图进行多尺度的卷积操作，得到不同尺度的预测结果。输出层是一个特殊的卷积层，用于生成目标检测结果，负责将Head网络的输出解码，得到目标框的位置和类别信息。在保持较高的检测精度的同时，YOLOv8也具备较快的检测速度，适应各种实时应用场景。

二、数据集

2.1 数据集

图像采集主要采用自主拍摄与互联网采集相结合的方式。在自主拍摄方面，选择了不同环境下的玫瑰花，确保光照、角度和背景多样化，以便捕捉到丰富的特征信息。互联网采集则利用公开的花卉图像库，通过关键字搜索，获取不同品种的玫瑰花图像，增加数据集的多样性和完整性。数据标注，使用专业的标注工具如LabelImg，对采集到的图像进行手动标注。每张图像的玫瑰花品种、位置和其他相关信息被详细记录，确保每一幅图像的标签准确可靠。数据标注过程需要细致入微，以避免因标注错误导致模型训练的偏差，保证最终数据集的质量。

2.2 数据扩充

对数据集进行划分与扩展。将标注好的数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集，通常采用70%训练、20%验证和10%测试的比例。同时，为了增加数据集的多样性与鲁棒性，应用数据扩展技术，如图像旋转、翻转、缩放等，对训练集进行扩充。这不仅提高了模型的泛化能力，也降低了过拟合的风险，为后续的模型训练奠定了坚实的基础。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

玫瑰花品种数据集经过良好的标注和预处理。数据准备包括图像的加载、标准化和增强。标准化可以将图像缩放到统一的尺寸，增强则可以通过旋转、翻转、裁剪等方式增加数据的多样性，从而提高模型的鲁棒性。

import cv2

import numpy as np

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 图像加载与标准化

def load_and_preprocess_image(image_path):

image = cv2.imread(image_path)

image = cv2.resize(image, (224, 224)) # 将图像调整为224x224

image = image.astype('float32') / 255.0 # 标准化到[0,1]

return image

# 数据增强

datagen = ImageDataGenerator(

rotation_range=20,

width_shift_range=0.2,

height_shift_range=0.2,

shear_range=0.2,

zoom_range=0.2,

horizontal_flip=True,

fill_mode='nearest'

)

根据数据集的特点，选择一个预训练的卷积神经网络（CNN）模型，如MobileNet等。预训练模型可以利用在大规模数据集上学习到的特征，从而加速训练过程并提高识别准确率。对模型进行编译，指定优化器、损失函数和评估指标。优化器负责更新模型权重，损失函数用于衡量模型预测与真实标签之间的差距，而评估指标则用于监控训练过程中的模型性能。通过将数据集输入到模型中进行迭代以更新权重。通常使用训练集进行训练，验证集用于监控模型在未见数据上的表现。可以设置训练的轮数（epochs）和每轮的批次大小（batch size），以便逐步优化模型。

from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2

from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预训练的MobileNetV2模型

base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加自定义的全连接层

x = base_model.output

x = Flatten()(x)

x = Dense(128, activation='relu')(x)

predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 创建模型

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

训练完成后，使用测试集对模型的性能进行评估。通过准确率、召回率和F1值等指标来判断模型的效果。如果模型的表现不佳，可能需要回到数据准备或模型选择阶段进行优化。训练完成且评估满意后，将训练好的模型保存，以便后续使用或部署。可以将模型导出为特定格式，以便在不同环境中加载和使用。