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An Intelligent System for Cultivation and Classification of Mushrooms Using Machine Vision

蘑菇 卷积神经网络 机器视觉 计算机科学 分类 食用菌 人工智能 上下文图像分类 机器学习 计算机视觉 植物 数据库 图像(数学) 生物
作者
Pramod Mathew Jacob,Jeni Moni,Sneha Sunil,Anu Johnson,Jeslin Mariam Mathews,M Akshaya
标识
DOI:10.1109/cises58720.2023.10183464
摘要

Mushroom is a sort of fungus looks like a fruit or plant. Unlike plants, they do not require sunlight for energy generation for themselves. Mushrooms are consumed by humans in many European countries and in China. Consumption of mushrooms have enormous benefits in the human body. However, not all mushrooms are edible. While some have the ability to cure cancer, others may be poisonous. It is not possible for a naïve user to identify which all mushrooms are edible and which all are not. So, we propose an Android app- based solution for this problem. The app will scan the image of the mushroom and determine whether it is edible or not using the Machine Vision concept. Convolutional Neural Network (CNN) classification algorithms are used for training and classification purpose. We also develop an automated mushroom house for making the mushroom cultivation easier and more efficient. The temperature, humidity and light parameters are sensed by the sensor and the inbuilt fan and bulb will automatically control the temperature and light inside the mushroom house. We have validated our model and the results shows that our model is much efficient and user friendly than the other existing systems.
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