感兴趣的可以先收藏起来，还有在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，我会一一回复，希望可以帮到大家。
一、程序背景
野生蘑菇种类繁多（已知超 10 万种），但毒蘑菇与可食用蘑菇外观相似，肉眼难区分，误食事件频发（如 2024 年某乡村 10 余人误食剧毒鹅膏菌中毒，3 人死亡），严重威胁生命健康。传统识别方法依赖专业人员形态学判断或民间经验，存在门槛高、准确性差的弊端，无法满足大众准确识别需求。在此背景下，开发基于深度学习的蘑菇种类识别系统，以解决蘑菇识别难题、保障食品安全、助力相关科研与产业发展成为迫切需求。
二、程序功能需求
1. 用户功能
- 科普知识展示：图文并茂呈现蘑菇生长环境、营养价值、毒性特征等；
- 蘑菇信息查询：支持按名称、特征等搜索蘑菇详细介绍；
- 交流论坛：用户交流识别经验、分享蘑菇相关趣事，可发帖、评论、点赞；
- 通知公告：接收系统更新、重要提示等实时推送；
- 注册登录：保障账号安全，个性化记录操作；
- 留言反馈：提出意见与问题；
- 核心功能 - 图像识别：上传蘑菇图片，快速获取识别结果及匹配的蘑菇信息。
2. 管理员功能
- 图像识别管理：审核用户上传的识别内容；
- 科普知识管理：更新、编辑、删除科普资料；
- 蘑菇信息管理：完善、校正、增删蘑菇数据；
- 交流论坛管理：处理违规帖子、维护秩序，可删除帖子、禁言违规用户；
- 通知公告管理：发布、修改、删除通知；
- 留言反馈管理：查看并回复用户问题；
- 用户管理：审核用户注册、处理异常账号。
三、功能创新点
- 融合深度学习核心技术：基于卷积神经网络（CNN）实现高精度蘑菇图像识别，突破传统经验识别的局限性，降低用户使用门槛；
- 功能多元化集成：并非单一识别工具，整合科普教育、信息查询、社交分享等功能，形成 "识别 + 科普 + 互动" 的综合服务模式；
- 应用场景适配性优化：采用 B/S 架构，支持多终端（电脑、手机、平板）主流浏览器访问，实现随时随地便捷识别；
- 本土化与实用性结合：针对国内不同地区（如云南）特色蘑菇资源优化模型，提升地域针对性识别准确率，同时通过管理员审核机制保障识别内容可靠性。
四、系统架构
采用分层架构设计，自下而上分为三层，各层协同工作：
- 数据层：以 MySQL 数据库为核心，存储蘑菇科普知识（文本 + 图片）、用户信息、论坛帖子、识别记录、训练数据等各类数据，通过索引优化和 InnoDB 引擎保障数据存储安全与查询效率；
- 业务逻辑层：基于 Java 技术开发，运用 SpringBoot 等框架搭建后端服务，实现用户认证、图像识别处理、数据增删改查、业务逻辑协调（如关联识别结果与蘑菇信息）等核心功能，衔接数据层与表现层；
- 表现层：基于 B/S 架构，通过 HTML、CSS、JavaScript、Vue.js 等技术构建前端界面，为用户和管理员提供直观操作入口，接收输入并展示系统处理结果。
五、写论文的重点
- 问题导向的背景与意义阐述：突出误食毒蘑菇的现实危害和传统识别方法的弊端，强调深度学习技术应用于蘑菇识别的必要性与价值（保障安全、助力科研、规范产业）；
- 技术路线的清晰性：详细说明 CNN 算法原理、模型训练过程，以及 B/S 架构、Java、MySQL 等技术在系统中的具体应用，体现技术可行性；
- 系统设计的完整性：重点呈现整体架构、功能模块划分、数据库逻辑（E-R 图）与物理设计（表结构），确保设计方案可落地；
- 核心功能的实现细节：聚焦图像识别功能的前后端交互流程、模型调用方式、预处理与预测过程，以及用户 / 管理员核心功能的技术实现手段；
- 测试与验证的严谨性：明确测试目的、方法，详细列出功能测试（尤其是识别准确率）、性能测试（响应时间、稳定性）结果，客观分析系统优势与不足；
- 总结与展望的针对性：凝练系统核心成果，精准指出当前不足（如相似蘑菇模糊图片误判、高并发加载慢），并提出可行的优化方向（升级模型、增加训练数据、负载均衡）。
六、功能截图
