基于tensorflow CNN的花卉识别系统

项目介绍:

本项目是一个基于深度学习技术的花卉识别系统。用户可以上传一张花卉图片,系统通过使用卷积神经网络(CNN)模型,自动识别出该花卉的品种。系统采用 Python 编程语言和 TensorFlow 框架进行开发,前端界面使用 React 和 Ant Design 实现,后端使用 Flask 框架搭建 Web 服务。通过该系统,用户可以方便地获取花卉的品种信息,并可以对系统进行反馈和改进。

技术栈:

  • Python:作为主要编程语言,用于系统的后端开发和模型训练。
  • TensorFlow:作为深度学习框架,用于构建和训练卷积神经网络模型。
  • Flask:用于搭建后端 Web 服务,接收用户上传的花卉图片,并返回识别结果。
  • React:作为前端框架,用于构建用户友好的界面,实现图片上传和展示识别结果等功能。
  • Ant Design:作为 React 的 UI 组件库,提供美观且易于使用的界面组件。

技术架构:

  1. 数据集采集与预处理:从公开的花卉数据集中获取 17 个品种、1360 张花卉图片。对这些图片进行预处理,包括缩放、裁剪和归一化等操作,以满足 CNN 模型的输入要求。同时,使用数据增强技术生成更多的训练数据,提升模型的泛化能力。
  2. CNN 模型训练与优化:使用 TensorFlow 框架搭建基于 VGGNet 的 CNN 模型。通过微调和优化,将 VGGNet 的全连接层替换为适合花卉识别任务的新输出层,并固定前几层的权重,只更新后几层的权重。使用 Adam 优化算法进行模型参数更新,并根据验证集上的准确率和损失函数来调整超参数和训练策略,提高模型性能和泛化能力。
  3. Web 服务开发:使用 Flask 框架搭建后端 Web 服务,接收用户上传的花卉图片,并调用 CNN 模型进行图像分类。通过 API 将识别结果返回给前端界面,使用 React 和 Ant Design 实现用户友好的界面,包括图片上传和显示识别结果等功能。同时,实现用户反馈功能,以进一步优化系统性能。

系统流程:

  1. 用户上传花卉图片至前端界面。
  2. 前端界面将图片发送至后端 Web 服务。
  3. 后端 Web 服务接收图片并进行预处理。
  4. 调用 CNN 模型对预处理后的图片进行分类。
  5. 后端 Web 服务将识别结果返回给前端界面。
  6. 前端界面展示识别结果,并提供用户反馈功能。

截图

038 基于tensorflow CNN的花卉识别系统-设计展示

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