一、介紹

植物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物葉片圖片數據集（涵蓋廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏六類常見植物）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。

前端: Vue3、Element Plus

後端：Django

算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法

具體功能：

1. 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯示其可訪問的頁面模塊。
2. 登錄系統後可發佈、查看、編輯文章，創建文章功能中集成了markdown編輯器，可對文章進行編輯。
3. 在圖像識別功能中，用户上傳圖片後，點擊識別，可輸出其識別結果和置信度
4. 基於Echart以柱狀圖形式輸出所有種類對應的置信度分佈圖。
5. 在智能問答功能模塊中：用户輸入問題，後台通過對接Deepseek接口實現智能問答功能。
6. 管理員可在用户管理模塊中，對用户賬户進行管理和編輯。

選題背景介紹
隨着人工智能技術的快速發展，基於深度學習的圖像識別方法在多個領域展現出廣泛應用價值。在植物學研究與日常植物識別場景中，傳統識別方式依賴人工經驗，效率較低且存在主觀性差異。本項目基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡算法，構建一個針對六類常見植物葉片（廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏）的圖像識別模型，實現高效、自動化的植物種類判別。為進一步提升系統的實用性與可及性，項目結合Django與Vue3等主流開發技術，搭建了一套支持Web交互的可視化操作平台。系統不僅提供高精度植物識別功能，還集成文章管理、數據可視化及智能問答等模塊，有效拓展了系統在科普教育與實際應用中的服務能力，為植物識別與管理提供了一種智能化解決方案。

二、系統效果圖片展示

三、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝

地址：https://ziwupy.cn/p/reHyYV

四、卷積神經網絡算法介紹

卷積神經網絡是一種專為處理網格狀數據（如圖像）而設計的深度學習模型。其核心在於通過“卷積”操作，自動提取圖像從低級到高級的特徵。

1. 卷積層：使用過濾器在圖像上滑動，計算局部區域的點積，從而捕捉如邊緣、角落等局部特徵。
2. 池化層：通常在卷積層之後，用於降低特徵圖維度，減少計算量並增強模型對位置變化的魯棒性（如最大池化）。
3. 全連接層：在網絡的末端，將經過多次卷積和池化後提取到的高級特徵進行整合，並輸出最終的分類概率。

CNN通過這種層次化結構，實現了從“像素”到“語義”的轉換，使其在圖像識別任務中表現出色。

以下是一個使用TensorFlow的Keras API構建一個簡單CNN模型，用於圖像分類的示例片段。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 1. 構建CNN模型序列
model = models.Sequential([
  # 第一個卷積層與池化層
  layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
  layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  
  # 第二個卷積層與池化層
  layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  
  # 將多維特徵圖展平為一維向量
  layers.Flatten(),
  
  # 全連接層（Dense Layer）進行分類
  layers.Dense(64, activation='relu'),
  
  # 輸出層，6個神經元對應6類植物，使用softmax激活函數輸出概率
  layers.Dense(6, activation='softmax')
])

# 2. 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 3. 打印模型結構
model.summary()

# 假設 (train_images, train_labels) 是準備好的訓練數據
# 4. 訓練模型
# model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)

該流程圖直觀地展示了一個典型CNN進行圖像分類的核心步驟：

1. 輸入與預處理：原始圖像被調整尺寸並進行像素值歸一化，為網絡處理做準備。
2. 特徵提取（卷積塊）：這是CNN的核心。卷積層像多個小手電筒掃描圖像，檢測基礎特徵；激活函數讓網絡能學習複雜模式；池化層則壓縮數據，增強模型抗干擾能力。這個過程通常會重複多次，以捕捉從簡單到複雜的層次化特徵。
3. 分類決策：提取的特徵向量被送入全連接層進行信息整合，最終由輸出層生成每個類別的概率，概率最高的類別即為模型的識別結果。