项目介绍
本项目是一个基于深度学习的花朵识别系统，帮助用户快速、准确地识别各类花朵品种。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3框架结合Element Plus组件库构建了直观美观的用户界面，支持图片上传、实时预览和识别结果展示等功能。后端采用Flask框架提供RESTful API服务，负责处理前端请求、图像预处理和模型推理等核心业务逻辑。
核心识别功能基于TensorFlow深度学习框架和ResNet50预训练模型实现。通过对大量花朵图像数据的训练和优化，系统能够识别超过100种常见花朵品种，识别准确率达到90%以上。用户只需上传一张花朵图片，系统将在几秒钟内返回识别结果，包括花朵名称、置信度和详细信息。
选题背景与意义
随着人们生活水平的提高和环保意识的增强，花卉栽培和观赏已成为越来越多人的爱好。然而，对于大多数人来说，识别花卉品种仍然是一个挑战。传统的花卉识别方法主要依赖于专业书籍和专家经验，效率低下且不准确。
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，为花卉识别提供了新的解决方案。基于卷积神经网络（CNN）的图像识别算法能够自动学习图像特征，实现高精度的分类识别。ResNet50作为一种深度残差网络，具有强大的特征提取能力和较高的识别准确率，非常适合花卉识别任务。
本项目的意义在于：1）提供了一种便捷、高效的花卉识别工具，帮助用户快速获取花卉信息；2）将深度学习技术应用于实际生活场景，促进了人工智能技术的普及和应用；3）为花卉爱好者、园艺工作者和教育机构提供了有价值的参考资源；4）推动了计算机视觉技术在农业、环保等领域的应用和发展。
ResNet50深度学习模型
ResNet50是由微软研究院提出的一种深度残差网络，是ResNet系列模型中的经典代表之一。它通过引入残差连接（Residual Connection）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得构建更深层次的网络成为可能。
ResNet50的核心特点包括：
- 深度残差结构：通过残差连接，网络可以学习输入与输出之间的残差映射，而不是直接学习恒等映射，从而降低了训练难度。
- 50层网络结构：ResNet50由50个卷积层、池化层和全连接层组成，具有强大的特征提取能力。
- 预训练模型：ResNet50在ImageNet数据集上进行了预训练，学习到了丰富的图像特征，可通过迁移学习应用于其他图像识别任务。
- 高效计算：通过使用瓶颈结构（Bottleneck）减少了参数量和计算量，提高了模型的运行效率。
技术架构图
系统功能模块图
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