毕业设计
蔬菜智能识别的研究与应用
一、阅读的文献进行综述
引言
蔬菜识别技术在食品安全追溯、无人超市、自主购物等领域具有重要的应用价值。随着图像识别技术的不断发展，蔬菜图像识别技术的研究主要经历了基于传统图像处理和基于深度学习技术的两个阶段。传统方法依赖于人为定义的特征，如颜色、纹理、形状等，但存在识别率低、算法复杂、功能扩展困难等问题。近年来，基于深度学习的蔬菜识别技术，尤其是卷积神经网络（CNN）及其改进算法，能够自动提取图像的高维特征，显著提高了识别的准确度和鲁棒性。本研究旨在探索基于CNN的蔬菜识别技术，以期达到更高的识别准确率和实际应用价值。
文献综述
在蔬菜识别领域，传统的图像处理方法曾被广泛应用，但随着深度学习技术的发展，基于CNN的方法已成为主流。例如，YOLOv3算法通过增强特征提取网络和采用新的边界框回归损失函数DIoU，提高了蔬菜识别的精度和速度
。此外，基于机器学习的果蔬识别研究综述指出，K近邻、人工神经网络、卷积神经网络等传统机器学习技术，以及VGGNet、ResNet及MobileNet等深度学习技术已广泛应用到农业生产领域中
。基于卷积神经网络的蔬菜识别及应用研究则进一步探讨了深层卷积神经网络模型设计和面向嵌入式的蔬菜网络模型压缩，以提高识别的准确性和实时性
。
结论
综上所述，基于深度学习的蔬菜识别技术，尤其是CNN模型，已经在蔬菜识别领域取得了显著的进展。改进型YOLOv3算法、Xception模型等深度学习技术的应用，不仅提高了蔬菜识别的准确率，也为实际应用提供了可能性。未来的研究将继续完善网络结构，以实现更高的识别效果，进一步促进深度学习在果蔬识别方面的应用
。此外，随着技术的不断进步，蔬菜识别技术有望在智能农业、智能零售等领域发挥更大的作用。
参考文献
[1] 基于改进型YOLO v3的蔬菜识别算法
http://gxb.zzu.edu.cn/upload/html/201906038.html
[2] 基于机器学习的果蔬识别研究综述
https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=17200t30c26c0ct0uf4j0tx077467353&site=xueshu_se
[3] 基于卷积神经网络的蔬菜识别及应用研究
https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=aa179c6731a1908b5467558bbbfdcdba
[4] 深度学习在果蔬识别领域的应用
https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation?paperID=43235
二、毕业项目的技术思路
整体架构 - 前端
1. STDF
https://stdf.design/
基于 Svelte 与 Tailwind 的移动 web 组件库
2. Tailwind
https://ui.tailwind.org.cn/
一个工具优先的 CSS 框架，包含 flex, pt-4, text-center 和 rotate-90 等类，可以直接在你的标记中构建任何设计。
3. Svelte
https://www.svelte.cn/
Svelte是一个由Rich Harris创建的开放源代码的前端编译器，由志愿者维护。与传统框架（如React和Vue）在浏览器中进行大量处理的方式不同，Svelte将这些工作提前到编译阶段处理。构建一个Svelte应用程序会生成操作文档对象模型（DOM）的代码，Svelte借此可以减少传输的文件的大小，并提供更好的启动和运行时性能。
4. Tauri
https://tauri.app/zh-cn/v1/guides/
Tauri 是一款组合性强的多语言通用工具包，可用于制作各种桌面应用程序。兼容绝大多数前端工具栈。其基于一系列 Rust 工具及 WebView 内渲染的 HTML 构成。
整体架构 - 后端
1. Rust
https://www.rust-lang.org/zh-CN/
项目基于rust语言进行
2. Neuronika框架 - 构建CNN模型
https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuronika/overview
Neuronika 是一个用于构建和训练神经网络的开源库，它使用 Rust 语言编写，并提供了丰富的 API 和工具，以便于用户构建和训练各种类型的神经网络。Neuronika 的设计目标是提供高性能和易用性，使得用户可以轻松地构建和训练复杂的神经网络模型。
3. Salvo框架 - 提供后端API服务
https://salvo.rs/zh-hans/
Salvo 是一个基于 Rust 的 Web 框架，它使用异步编程模型，并提供了丰富的 API 和工具，以便于用户构建高性能的 Web 应用程序。Salvo 的设计目标是提供高性能和易用性，使得用户可以轻松地构建和训练复杂的神经网络模型。