一、介紹
農作物穀物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對11種常見的穀物圖片數據集（'大米', '小米', '燕麥', '玉米渣', '紅豆', '綠豆', '花生仁', '蕎麥', '黃豆', '黑米', '黑豆'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。
技術棧：
- 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
- 後端基於Django處理邏輯請求
- 基於Ajax實現前後端數據通信
選題背景與意義：
隨着農業產業的現代化發展，穀物識別在倉儲管理、品質分級和食品加工等環節發揮着日益重要的作用。傳統人工分類方法效率較低、主觀性強，難以滿足大規模、高精度處理需求。同時，在農業信息化和智能化的推動下，基於計算機視覺的自動識別技術成為研究熱點。
本項目旨在構建一個高效準確的農作物穀物識別系統，採用卷積神經網絡作為核心算法，依託TensorFlow框架對大米、小米、燕麥等11類常見穀物圖像進行訓練和建模。為實現系統的便捷應用，項目進一步結合Django後端框架與Bootstrap前端技術，開發了具備可視化交互功能的Web平台，通過Ajax實現前後端高效通信，為實際應用提供了一套完整的軟硬件結合解決方案。
二、系統效果圖片展示
三、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝
地址：https://ziwupy.cn/p/3QjMtd
四、卷積神經網絡算法介紹
ResNet50是一種深度殘差網絡，其核心創新在於引入“殘差塊”，通過跨層恆等映射有效緩解了深度神經網絡中的梯度消失和梯度爆炸問題，使得網絡可以構建至50層乃至更深而不退化，顯著提升了圖像識別精度。它在ImageNet數據集上取得突破，成為計算機視覺領域的基礎模型之一。
以下是使用TensorFlow/Keras加載預訓練ResNet50模型進行圖像識別的簡單示例：
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. 加載預訓練模型（包含頂層分類器，使用ImageNet權重）
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 2. 加載並預處理圖像
img_path = 'your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # ResNet50要求輸入224x224
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 擴展為批次維度
x = preprocess_input(x) # 按模型要求預處理（歸一化等）
# 3. 預測
predictions = model.predict(x)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0] # 解碼為類別標籤
# 4. 輸出結果
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i+1}: {label} ({score:.2%})")該示例展示了使用ResNet50進行遷移學習的典型流程：加載預訓練模型、規範預處理輸入數據、執行預測並解碼結果。在實際項目中，通常凍結模型底層，僅微調頂層以適應特定任務（如穀物分類），從而利用其強大的特徵提取能力。
流程説明：
- 輸入圖像：模型接收標準化後的圖像數據。
- 特徵提取：這是CNN的核心。卷積層通過濾波器提取局部特徵（如邊緣、紋理），池化層則對特徵圖進行降維，保留主要信息並減少計算量。這兩個層通常交替重複堆疊，以提取從低級到高級的抽象特徵。
- 分類預測：將最終提取的二維特徵圖展平成一維向量，並輸入全連接層。全連接層整合所有高級特徵，並進行最終的邏輯判斷。
- 輸出結果：通常通過Softmax函數輸出每個類別的概率，概率最高的類別即為模型的識別結果。
這個流程簡潔地概括了CNN將原始像素逐層轉化為類別預測的關鍵步驟。
