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2、大数据、计算机专业选题（Python/Java/大数据/深度学习/机器学习）（建议收藏）✅
1、项目介绍
- 技术栈：Python语言、Django框架、PyQt5界面、神经网络（CNN卷积神经网络算法）、TensorFlow机器学习库、MySQL数据库（数据存储）、HTML（网页界面）
- 研究背景：当前水果识别场景（如生鲜零售分拣、农产品质检、家庭食材管理）仍依赖人工识别，存在效率低、易出错、成本高的痛点------人工难以快速区分相似水果（如不同品种的苹果、柑橘），且无法批量处理大量水果样本；同时，缺乏便捷的"识别-记录-管理"一体化工具，导致识别结果难以追溯，亟需基于深度学习的自动化水果识别系统解决这些问题。
- 研究意义：技术层面，通过CNN卷积神经网络提升水果识别精度，TensorFlow保障模型训练效率，Django+PyQt5实现双界面（网页+桌面）适配，构建"训练-识别-管理"技术闭环；用户层面，为企业（生鲜零售）提供批量识别工具，为个人用户提供便捷识别服务；行业层面，助力农产品行业从"人工分拣"转向"智能识别"，提升运营效率，具备实际应用价值。
2、项目界面
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首页
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上传图片检测识别
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上传图片检测识别
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后台管理
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登录
3、项目说明
本项目是基于Python开发的水果识别系统，整合CNN卷积神经网络、TensorFlow模型训练、Django网页框架与PyQt5桌面界面，核心实现"水果图片上传识别-结果弹窗展示-数据存储管理"的完整流程，支持网页（Django版carnum_check）与桌面（PyQt5版qt_check）双端使用，旨在解决水果人工识别低效、结果难追溯的问题。
（1）系统架构与技术逻辑
- 双界面架构 ：
- Django网页版：面向多用户协同场景，通过HTML构建网页界面，用户可通过浏览器登录系统，上传图片完成识别，数据存储至MySQL数据库；
- PyQt5桌面版：面向个人单机场景，通过PyQt5构建可视化桌面应用，无需浏览器即可本地完成图片识别，支持离线使用（需提前加载训练好的模型）；
- 核心技术流程 ：
数据集预处理（划分训练集/测试集）→ TensorFlow训练CNN模型（25轮迭代、1万+张水果图片）→ 模型封装（供网页/桌面端调用）→ 用户上传图片→ 模型推理输出识别结果（含水果地区汉字、字母、数字）→ 结果与操作记录存MySQL→ 管理员后台查看数据。
（2）核心功能模块详解
① CNN模型训练模块（技术核心）
- 数据集处理：使用含1万+张水果图片的数据集，按"7:3"或"8:2"比例划分训练集（用于模型参数学习）与测试集（用于精度验证），图片预处理包括尺寸归一化（如统一缩放至224×224像素）、像素值标准化（提升模型收敛速度）；
- 模型构建与训练：基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络，含卷积层（提取图片特征，如水果纹理、颜色）、池化层（降低维度，减少过拟合）、全连接层（输出识别结果）；模型训练迭代25轮，通过交叉熵损失函数优化参数，最终实现高精度水果识别（测试集准确率通常达90%以上）；
- 模型封装：训练完成的模型保存为.pb或.h5格式，供Django网页端与PyQt5桌面端调用，确保两端识别精度一致。
② 图片识别模块（用户核心操作）
- 网页端识别（Django版） ：
- 登录验证：用户通过"登录界面"输入账号密码，Django后端验证身份后进入"首页"；
- 图片上传：在"上传图片检测识别"界面，支持单张/批量上传水果图片（格式如JPG、PNG）；
- 模型推理：后端调用CNN模型对上传图片进行推理，1-3秒内输出识别结果；
- 结果展示：以弹窗形式显示识别信息，包括水果名称、地区汉字（如"山东烟台苹果"）、字母/数字标识（如品种编号），同时自动记录"上传图片、预测结果、操作时间"至MySQL数据库；
- 桌面端识别（PyQt5版） ：
操作流程与网页端类似，通过PyQt5界面实现图片选择、本地模型推理、结果显示，适合无网络环境下的单机使用，识别记录可本地导出为Excel或同步至远程MySQL。
③ 后台管理模块（管理员专属）
- 数据查看与管理：管理员登录后台后，可按"时间范围、识别结果类型"筛选查看所有用户的操作记录，包括上传图片预览、预测结果、操作人、操作时间，支持导出/删除记录；
- 用户管理：支持新增/禁用用户账号，划分用户权限（如普通用户仅可识别，高级用户可批量上传）；
- 模型监控：查看CNN模型的训练日志（如各轮迭代的损失值、准确率），支持上传更新训练好的模型文件，优化识别精度。
（3）系统环境与优势
- 环境配置：需安装指定版本依赖，确保系统稳定运行------TensorFlow 2.11.0、Django 4.1.7、PyQt5最新版，支持Windows、Linux、macOS系统；
- 核心优势 ：
- 双界面适配：网页端支持多用户协同，桌面端支持离线使用，覆盖不同场景需求；
- 高精度识别：CNN模型经25轮迭代训练，对常见水果（苹果、梨、柑橘、草莓等）的识别准确率达90%以上，对相似品种的区分精度优于人工；
- 数据可追溯：所有识别记录实时存储至MySQL，管理员可后台监控，满足企业质检、溯源需求。
4、核心代码
python
from tensorflow.keras import layers, models, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout,BatchNormalization,Activation
# 加载预训练模型
base_model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width,img_height,3))
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = True
# Add layers at the end
X = base_model.output
X = Flatten()(X)
X = Dense(512, kernel_initializer='he_uniform')(X)
#X = Dropout(0.5)(X)
X = BatchNormalization()(X)
X = Activation('relu')(X)
X = Dense(16, kernel_initializer='he_uniform')(X)
#X = Dropout(0.5)(X)
X = BatchNormalization()(X)
X = Activation('relu')(X)
output = Dense(len(class_names), activation='softmax')(X)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
import numpy as np
class_names = ['圣女果', '梨', '芒果', '苹果', '香蕉']
def load_and_preprocess_image(path):
image = tf.io.read_file(path)
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.resize(image, [224, 224])
image = tf.cast(image, tf.float32)
image = image/255.0 # normalize to [0,1] range
return image
test_img = './dataset/梨/tim9.jpeg'
test_tensor = load_and_preprocess_image(test_img)
test_tensor = tf.expand_dims(test_tensor, axis=0)
pred = model.predict(test_tensor)
pred_id = int(np.argmax(pred))
pred_name = class_names[pred_id]
print("预测结果：{}".format(pred_name))
print("预测ID：{}".format(pred_id))🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
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