一、介紹

花朵識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的花朵圖片數據集（'雛菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '鬱金香'）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：
在人工智能技術蓬勃發展的當下，圖像識別領域成果豐碩，花朵識別作為其中細分方向，具有廣泛的應用場景，如植物研究、花卉市場管理等。然而，傳統花朵識別方法依賴人工經驗，效率與準確性欠佳。為此，我們開展花朵識別系統項目，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，利用5種常見花朵圖片數據集訓練，以獲取高精度識別模型。同時，為方便用户操作，採用Html、CSS等搭建前端界面，Django處理後端邏輯，Ajax實現數據通信，搭建Web可視化平台。

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/6D4JhD

四、卷積神經網絡算法介紹

ResNet50 是深度殘差網絡（Residual Network）的一種，由微軟研究院提出。它通過引入殘差塊（Residual Block）解決了深度神經網絡訓練中的梯度消失和梯度爆炸問題，使得網絡可以訓練得更深。殘差塊通過跳躍連接（skip connection）將輸入直接傳遞到輸出層，讓網絡學習殘差映射而非完整映射，降低了訓練難度。ResNet50 包含 50 層深度網絡，具有強大的特徵提取能力，在圖像分類、目標檢測等任務中表現優異。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加載預訓練的 ResNet50 模型（不包含頂層分類層）
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')

# 加載並預處理圖像
img_path = 'your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 提取特徵
features = model.predict(x)
print("提取的特徵向量維度:", features.shape)

上述代碼先加載預訓練的 ResNet50 模型（基於 ImageNet 數據集訓練），然後加載並預處理圖像，最後使用模型提取圖像特徵。實際應用中，可在此基礎上添加自定義分類層進行圖像識別任務。