基于高级AI技术的蘑菇有毒无毒识别系统

姚洪 王应祥 吴恋 陈思映

摘要：图像识别技术是这几年来在识别领域的一个重要组成部分，也是人工智能领域的一个重要模块，主要是对图像进行识别，识别各种不同目标、对象的技术。本文主要是通过AI技术对蘑菇有无毒性的图像识别，并充分发挥了AI技术的优势，运用相关计算机语言编写程序，设计构建基于高级AI技术的蘑菇有毒无毒识别系统。

关键词：AI技术;图像识别;蘑菇有毒无毒识别

中图分类号：TP311   文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）16-0206-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

目前，随着不断追求原生态的生活方式，食用蘑菇走上了人们的餐桌受到众人的青睐，蘑菇有好几万个不同的种类，有的是无毒蘑菇有的是有毒蘑菇，所以识别清楚有毒无毒是至关重要的。但蘑菇现有的鉴别方式主要依靠人为识别，识别速度慢准确率不高，绝大多数人只能认识极少种类的蘑菇，对于蘑菇的识别需要一定的专业知识和相当丰富的经验积累。所以急需要一套完整、快速、准确的识别系统。针对蘑菇特征相似性、种类多样性而导致很多基于特征提取的蘑菇识别方法识别率不高的问题，使用基于深度学习的图像检索和图像识别技术去鉴别蘑菇是一种最直接且易用的解决方式。所以借助人工智能的方法使计算机能够通过图片进行识别，发现认识一种蘑菇我们将不用再去翻阅繁多的资料，通过手机拍照获取图片直接进行识别。这对于蘑菇的研究、蘑菇的科普具有相当重要的意义。

1 系統的总体设计

1.1需求规定

基于高级AI技术的蘑菇有毒无毒识别系统按需求可以分为三个模块，一是蘑菇有毒无毒识别模块;二是管理员后台管理模块;三是蘑菇信息管理系统模块，每个大模块又由具体的小模块组成。

1.2运行环境

（1）操作系统：ubuntu

（2）Web服务器：Tomcat8.5

（3）数据库服务器：MySQL5.0

1.3结构

下面是基于高级AI技术的蘑菇有毒无毒识别系统的总体结构图：

（1） 蘑菇识别模块：蘑菇图片的识别。

（2） 管理员后台管理模块：管理员管理、用户管理、蘑菇管理、资料管理、蘑菇信息管理系统管理模块。

（3） 蘑菇信息管理系统模块：用户注册、用户登陆、通知公告、新闻信息、图片专区、联系我们等。

2系统的设计与实现

蘑菇识别模块的设计与实现：

（1） 图像采集与处理：图像采集利用手机拍照功能获取蘑菇图像或者网上收集，将图片进行形态学处理、图像分割、图像提取、图像灰度化等处理，获得蘑菇图片。

（2）建立识别模型：通过蘑菇图像的采集，构成图片数据集，生成列表清单用于机器学习进行模型训练，机器学习后把图片归类到属于它的标识符，从而生成训练集与形成测试集，生成参数文件与配置文件。进行模型识别训练，在训练过程中也会不断测试，达到要求的运行时间和精准度时就完成了识别模型的建立

（3）图像识别： 获取一张新的蘑菇图片后，将该图片传送给蘑菇识别模型进行识别，系统反馈该图片的蘑菇有毒无毒信息。

3实验与测试

为了增强蘑菇有毒无毒的识别效果，我们不断增加了每类蘑菇图片的数量，每类蘑菇图片500张，共10类蘑菇图片。然后再其中任意选择图片进行测试，经过不断测试系统反馈时间都在1s以内，准确率达到98.97%。

4总结与展望

本文主要研究是识别蘑菇是否有毒，提出了对蘑菇整体特征进行识别的方法。从蘑菇图像的采集、图像的处理、建立识别模型到最后的识别结果。根据严谨的逻辑顺序一步一步到最终的结果。

蘑菇的结构形态极其复杂，蘑菇之间相识度很高给我们提出了很大的挑战。对于识别要求很高，但在我们的努力下不断克服了重重困难，达到了我们想要的效果，但我们还是希望不断完善达到更高的层面，以更好地给人们带来便利。

参考文献：

[1] 王磊.多维otsu方法在图像分割中的研究[D].山东师范大学，2009.

[2] 吴学明.图像分割的算法研究[D].成都理工大学，2006.

[3] 张琪，张志明，冯坤，聂峰.一种运用photoshop实现彩色图像灰度化与分析技术应用开发[J].计算机与数学工程，2010（12）.

[4] 武煜博.图像识别技术发展与应用[J].电子技术与软件工程，2017（4）.

[5] 张家怡.图像识别技术现状与发展趋势[J].电脑知识与技术，2010（7）.

【通联编辑：梁书】