本研究开发了一款基于VGG-19深度学习模型的蝴蝶种类识别系统，能够识别20种不同的蝴蝶类型，包括青凤蝶、大凤蝶、紫凤蝶等。该系统通过集成多种图像预处理技术，如图像去噪、中值滤波和Canny边缘检测，以提升图像的清晰度和识别的准确性，显著提高了系统在复杂背景下的蝴蝶分类效果。系统的核心识别模块采用VGG-19卷积神经网络，通过深度特征提取有效地区分蝴蝶种类，分类准确率高，模型表现稳定。
项目信息
编号：MDV-16
大小：552M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
本研究开发了一款基于VGG-19深度学习模型的蝴蝶种类识别系统，能够识别20种不同的蝴蝶类型，包括青凤蝶、大凤蝶、紫凤蝶等。该系统通过集成多种图像预处理技术，如图像去噪、中值滤波和Canny边缘检测，以提升图像的清晰度和识别的准确性，显著提高了系统在复杂背景下的蝴蝶分类效果。系统的核心识别模块采用VGG-19卷积神经网络，通过深度特征提取有效地区分蝴蝶种类，分类准确率高，模型表现稳定。
此外，本系统还具备多项功能，以支持对蝴蝶的生态习性进行深入分析。翅膀形状与颜色检测模块可自动识别蝴蝶翅膀的主要特征，从而进一步协助物种分类；飞行模式分析功能则通过对蝴蝶在不同姿势下的图像特征进行评估，识别不同种类蝴蝶的独特飞行模式。栖息地与物种分布分析模块则基于蝴蝶类型提供其常见生态分布信息，有助于研究者了解不同种类蝴蝶的地理分布及其栖息习性。
实验结果表明，VGG-19模型在蝴蝶分类任务中表现优异，在处理多种类型的蝴蝶图像时，均取得了高精度的识别结果。通过集成多种图像增强和预处理技术，系统在实际应用中表现出极高的鲁棒性，能够在复杂背景和不同光照条件下保持稳定的分类效果。该系统为生态学研究人员及科研人员提供了一种高效、可靠的工具，不仅能快速识别蝴蝶种类，还可支持对其生态习性的全面分析，为蝴蝶多样性保护和生态环境研究提供重要的数据支持。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对untitled3.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 untitled3.m
（1）贺氏裳凤蝶
（2）贺氏裳凤蝶
（3）醉酒裳凤蝶
（4）近裳凤蝶
（5）近尾裳凤
（6）阿伽门农青凤蝶
（7）紫凤蝶
（8）青凤蝶
（9）波多黎各剑凤蝶
（10）翘尾凤蝶
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
评论(0)