一、介绍
植物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物叶片图片数据集（涵盖广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏六类常见植物）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。
前端: Vue3、Element Plus
后端：Django
算法：TensorFlow、卷积神经网络算法
具体功能：
- 系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
- 登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
- 在图像识别功能中，用户上传图片后，点击识别，可输出其识别结果和置信度
- 基于Echart以柱状图形式输出所有种类对应的置信度分布图。
- 在智能问答功能模块中：用户输入问题，后台通过对接Deepseek接口实现智能问答功能。
- 管理员可在用户管理模块中，对用户账户进行管理和编辑。
选题背景介绍
随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别方法在多个领域展现出广泛应用价值。在植物学研究与日常植物识别场景中，传统识别方式依赖人工经验，效率较低且存在主观性差异。本项目基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络算法，构建一个针对六类常见植物叶片（广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏）的图像识别模型，实现高效、自动化的植物种类判别。为进一步提升系统的实用性与可及性，项目结合Django与Vue3等主流开发技术，搭建了一套支持Web交互的可视化操作平台。系统不仅提供高精度植物识别功能，还集成文章管理、数据可视化及智能问答等模块，有效拓展了系统在科普教育与实际应用中的服务能力，为植物识别与管理提供了一种智能化解决方案。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
四、卷积神经网络算法介绍
卷积神经网络是一种专为处理网格状数据（如图像）而设计的深度学习模型。其核心在于通过"卷积"操作，自动提取图像从低级到高级的特征。
- 卷积层：使用过滤器在图像上滑动，计算局部区域的点积，从而捕捉如边缘、角落等局部特征。
- 池化层：通常在卷积层之后，用于降低特征图维度，减少计算量并增强模型对位置变化的鲁棒性（如最大池化）。
- 全连接层：在网络的末端，将经过多次卷积和池化后提取到的高级特征进行整合，并输出最终的分类概率。
CNN通过这种层次化结构，实现了从"像素"到"语义"的转换，使其在图像识别任务中表现出色。
以下是一个使用TensorFlow的Keras API构建一个简单CNN模型，用于图像分类的示例片段。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 1. 构建CNN模型序列
model = models.Sequential([
# 第一个卷积层与池化层
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 第二个卷积层与池化层
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 将多维特征图展平为一维向量
layers.Flatten(),
# 全连接层（Dense Layer）进行分类
layers.Dense(64, activation='relu'),
# 输出层，6个神经元对应6类植物，使用softmax激活函数输出概率
layers.Dense(6, activation='softmax')
])
# 2. 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 3. 打印模型结构
model.summary()
# 假设 (train_images, train_labels) 是准备好的训练数据
# 4. 训练模型
# model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)
该流程图直观地展示了一个典型CNN进行图像分类的核心步骤：
- 输入与预处理：原始图像被调整尺寸并进行像素值归一化，为网络处理做准备。
- 特征提取（卷积块） ：这是CNN的核心。卷积层 像多个小手电筒扫描图像，检测基础特征；激活函数 让网络能学习复杂模式；池化层则压缩数据，增强模型抗干扰能力。这个过程通常会重复多次，以捕捉从简单到复杂的层次化特征。
- 分类决策 ：提取的特征向量被送入全连接层 进行信息整合，最终由输出层生成每个类别的概率，概率最高的类别即为模型的识别结果。