一、介绍
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（'大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '荞麦', '黄豆', '黑米', '黑豆'）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。
技术栈：
- 项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
- 后端基于Django处理逻辑请求
- 基于Ajax实现前后端数据通信
选题背景与意义： 随着农业产业的现代化发展，谷物识别在仓储管理、品质分级和食品加工等环节发挥着日益重要的作用。传统人工分类方法效率较低、主观性强，难以满足大规模、高精度处理需求。同时，在农业信息化和智能化的推动下，基于计算机视觉的自动识别技术成为研究热点。
本项目旨在构建一个高效准确的农作物谷物识别系统，采用卷积神经网络作为核心算法，依托TensorFlow框架对大米、小米、燕麦等11类常见谷物图像进行训练和建模。为实现系统的便捷应用，项目进一步结合Django后端框架与Bootstrap前端技术，开发了具备可视化交互功能的Web平台，通过Ajax实现前后端高效通信，为实际应用提供了一套完整的软硬件结合解决方案。
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
ResNet50是一种深度残差网络，其核心创新在于引入**"残差块"**，通过跨层恒等映射有效缓解了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以构建至50层乃至更深而不退化，显著提升了图像识别精度。它在ImageNet数据集上取得突破，成为计算机视觉领域的基础模型之一。
以下是使用TensorFlow/Keras加载预训练ResNet50模型进行图像识别的简单示例：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 1. 加载预训练模型（包含顶层分类器，使用ImageNet权重）
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 2. 加载并预处理图像
img_path = 'your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # ResNet50要求输入224x224
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 扩展为批次维度
x = preprocess_input(x) # 按模型要求预处理（归一化等）
# 3. 预测
predictions = model.predict(x)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0] # 解码为类别标签
# 4. 输出结果
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i+1}: {label} ({score:.2%})")该示例展示了使用ResNet50进行迁移学习的典型流程：加载预训练模型、规范预处理输入数据、执行预测并解码结果。在实际项目中，通常冻结模型底层，仅微调顶层以适应特定任务（如谷物分类），从而利用其强大的特征提取能力。
流程说明：
- 输入图像：模型接收标准化后的图像数据。
- 特征提取：这是CNN的核心。卷积层通过滤波器提取局部特征（如边缘、纹理），池化层则对特征图进行降维，保留主要信息并减少计算量。这两个层通常交替重复堆叠，以提取从低级到高级的抽象特征。
- 分类预测：将最终提取的二维特征图展平成一维向量，并输入全连接层。全连接层整合所有高级特征，并进行最终的逻辑判断。
- 输出结果：通常通过Softmax函数输出每个类别的概率，概率最高的类别即为模型的识别结果。
这个流程简洁地概括了CNN将原始像素逐层转化为类别预测的关键步骤。