一、介紹
植物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物樹葉圖片數據集（廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏）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：
本項目選題背景聚焦於傳統植物識別對專業知識的較高依賴及效率瓶頸問題。隨着數字圖像處理和深度學習技術的迅速發展，利用卷積神經網絡實現智能植物識別成為可能。本研究基於TensorFlow框架，選用ResNet50模型，對廣玉蘭、杜鵑、梧桐等六類常見樹葉圖像進行訓練，旨在構建一個高精度的自動化識別模型。為進一步提升系統的可用性與普及性，項目結合前後端技術，以Django作為後端邏輯處理核心，採用HTML、CSS與BootStrap構建前端交互界面，並藉助Ajax實現流暢的數據通信，最終搭建為操作簡便的Web可視化平台，為植物識別提供一種高效、便捷的技術解決方案。
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/zJVzJb
四、卷積神經網絡算法介紹
ResNet50是殘差網絡（Residual Network）的一種重要實現，其核心創新在於引入了殘差模塊和跳躍連接，有效緩解了深層網絡中的梯度消失和網絡退化問題，使得網絡深度可以大幅增加至50層乃至更深，從而顯著提升了圖像識別等任務的精度。
以下是基於TensorFlow和預訓練ResNet50模型進行圖像分類的簡明示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
from PIL import Image
# 1. 加載預訓練的ResNet50模型（包含在ImageNet上訓練好的權重）
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 2. 加載並預處理圖像
def load_and_preprocess_image(img_path):
img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) # ResNet50輸入尺寸為224x224
img_array = np.array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) # 擴展為批處理維度 (1, 224, 224, 3)
return preprocess_input(img_array) # 應用ResNet50專用的預處理
# 3. 進行預測
processed_image = load_and_preprocess_image('your_image.jpg')
predictions = model.predict(processed_image)
# 4. 解碼預測結果（顯示前3個最可能的類別）
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i+1}: {label} ({score:.2f})")如上所示利用ResNet50進行圖像識別的典型流程：加載預訓練模型、對輸入圖像進行標準化預處理、執行前向傳播預測，並解碼得到人類可讀的類別標籤及置信度。在實際植物識別項目中，我們會在ResNet50的基礎上進行遷移學習，即保留其強大的特徵提取能力，替換並重新訓練最後的全連接層，使其適應我們自定義的6種樹葉分類任務，從而在小規模數據集上也能達到較高的識別精度。
以下是一個簡化版CNN圖像識別流程
- 輸入層：接收224×224像素的RGB樹葉圖像
- 特徵提取：卷積層自動學習紋理、邊緣等特徵，池化層壓縮特徵維度
- 分類決策：全連接層整合特徵，映射到類別空間
- 輸出層：通過Softmax函數輸出6種樹葉類別的概率分佈
在ResNet50實際應用中，特徵提取部分包含50層殘差模塊，通過跳躍連接確保深層網絡的有效訓練，最後通過全連接層輸出分類結果。
