基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统matlab仿真

news2024/12/23 4:09:37

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 系统构成与流程

4.2 模型训练与优化

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

.....................................................................

% 对测试集进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Testing_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Testing_Dataset.Labels);
% 随机选择一些图像进行可视化
index = randperm(numel(Resized_Testing_Dataset.Files), 18);
figure

for i = 1:6
    subplot(2,3,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i));% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(index(i));label
 
    if double(label) == 1
       title(['新鲜肉']);
    end
    if double(label) == 2
       title(['过期肉']);
    end
end


figure
for i = 1:6
    subplot(2,3,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i+6));% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(index(i+6));label
 
    if double(label) == 1
       title(['新鲜肉']);
    end
    if double(label) == 2
       title(['过期肉']);
    end
end


figure
for i = 1:6
    subplot(2,3,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i+12));% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(index(i+12));label
 
    if double(label) == 1
       title(['新鲜肉']);
    end
    if double(label) == 2
       title(['过期肉']);
    end
end
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4.算法理论概述

随着生活水平的提高，人们对食品安全和质量的关注度日益增加。红肉作为重要的食品来源，其新鲜度的检测对于保障消费者权益和食品安全至关重要。传统的红肉新鲜度检测方法多依赖于人工感官评估或化学分析，这些方法存在主观性强、耗时耗力等缺点。近年来，深度学习技术的迅猛发展，为红肉新鲜度的自动化、智能化检测提供了新的解决方案。

基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统，通过采集红肉样本的图像数据，利用深度学习算法对图像进行特征提取和分类，从而实现对红肉新鲜度的自动化检测。该系统主要包括图像采集模块、预处理模块、深度学习模型训练模块和判决输出模块。

4.1 系统构成与流程

数据收集：收集包含各类红肉在不同新鲜程度下的高分辨率图像样本，标记每个样本的新鲜度等级或剩余保质期。
预处理：对图像进行标准化、缩放、去噪、增强等预处理操作，以提高深度学习模型的性能。
特征提取：使用深度卷积神经网络（CNN）从图像中自动提取特征表示。
时序建模（如果适用）：若考虑时间序列变化，可以采用循环神经网络（RNN），如长短时记忆网络（LSTM）或GRU，结合连续的检测结果建立肉类新鲜度随时间演变的模型：