一、介紹

中草藥識別系統，通過收集10種常見的中草藥數據集，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法模型進行多輪迭代訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後使用最新的Vue3+Element plus搭建界面，後端Django處理請求，實現前後端分離開發模式，實現一個完整的可視化操作平台。

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
隨着中醫藥文化的推廣與應用，中草藥識別成為從業者及愛好者常見的實際需求。然而，由於中草藥種類繁多、形態相似，傳統人工識別方式對專業知識依賴度高，且效率有限。近年來，人工智能技術迅速發展，尤其是基於卷積神經網絡（CNN）的圖像識別方法，為植物與藥材的自動化識別提供了新的技術路徑。本項目旨在設計並實現一個結合深度學習與Web技術的中草藥智能識別系統，通過TensorFlow構建卷積神經網絡模型，對10類常見中草藥圖像進行訓練，實現高精度識別。系統採用前後端分離架構，前端基於Vue3與Element Plus構建可視化操作平台，後端採用Django處理業務邏輯，集成圖像識別、數據分析、內容管理與智能問答等功能，從而為用户提供便捷、高效的中草藥識別與知識獲取服務，推動中醫藥知識的現代化傳播與普及。

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/JXRThA

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）而設計的深度學習算法。其核心思想在於通過“卷積核”在圖像上滑動，自動提取從邊緣、紋理到局部圖案乃至複雜物體的多層次特徵。CNN主要由三種層結構組成：

1. 卷積層：負責特徵提取。卷積核在輸入圖像上滑動並進行計算，每個核學習捕捉不同的特徵。
2. 池化層：負責特徵降維和壓縮。通過最大池化或平均池化，減小數據尺寸，增強特徵的同時降低計算量，並有效防止過擬合。
3. 全連接層：在網絡的末端，將前面提取到的所有高級特徵進行彙總，並映射到最終的輸出類別，完成分類任務。

這種“局部連接”和“權值共享”的特性，使CNN參數更少、訓練效率更高，對圖像平移、縮放等具有一定的不變性，成為圖像識別領域最主流的算法。

以下是一個使用TensorFlow構建CNN模型對經典手寫數字數據集進行分類的簡單示例。

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

# 1. 加載並預處理數據
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

# 2. 構建CNN模型
model = models.Sequential([
    # 第一卷積塊
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 第二卷積塊
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 分類器
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax') # 10個類別輸出
])

# 3. 編譯並訓練模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, 
          validation_data=(test_images, test_labels))

# 4. 評估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'\n測試準確率：{test_acc}')

如圖所示：

1. 輸入圖像：將原始圖片數據輸入網絡。
2. 卷積層：這是CNN的核心，通過多個卷積核（過濾器）與輸入數據進行卷積運算，自動提取圖像的局部特徵（如邊緣、角點等）。
3. 池化層：對卷積層輸出的特徵圖進行下采樣（如最大池化），在保留最顯著特徵的同時，減少數據量和計算複雜度，並增強模型的平移不變性。
4. 全連接層：將經過多次卷積和池化後學習到的高級特徵圖展平，並連接到一個或多個傳統的神經網絡層，最終映射到具體的類別標籤，完成圖像識別任務。