一、介紹

水果識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的水果圖片數據集（'聖女果', '梨', '芒果', '蘋果', '香蕉'）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：
在數字化與智能化浪潮推動下，計算機視覺技術在農業領域的應用愈發廣泛，水果識別作為其中重要分支，對提升農產品分揀效率、優化供應鏈管理意義重大。然而傳統人工識別方式效率低、成本高，難以滿足大規模生產需求。在此背景下，我們基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，利用5種常見水果（聖女果、梨、芒果、蘋果、香蕉）的圖片數據集訓練出高精度識別模型，並進一步搭建Web可視化操作平台，前端採用Html、CSS、BootStrap，後端依託Django，藉助Ajax實現高效數據通信，以實現便捷、智能的水果識別。

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/fdiDmw

四、卷積神經網絡算法介紹

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種專門為處理具有網格結構數據（如圖像）而設計的深度學習模型。它通過卷積層自動提取圖像的局部特徵，利用池化層降低數據維度、減少計算量並增強模型的魯棒性，最後通過全連接層對提取的特徵進行分類或迴歸。CNN的關鍵優勢在於其具有局部感知和參數共享的特性，能顯著減少參數量，提高訓練效率，在圖像識別、目標檢測等計算機視覺任務中表現卓越。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 構建簡單的CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

上述代碼構建了一個簡單的CNN模型用於圖像識別。它包含兩個卷積層和兩個池化層，用於特徵提取和降維，接着通過全連接層進行分類。使用adam優化器和交叉熵損失函數，適用於多分類任務。