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Jay80591周前
基于深度学习的花卉识别系统 本系统是一个基于深度学习的花卉识别应用,通过PyQt5构建的图形界面可以实现花卉图像的识别、分析和数据管理功能。 1、项目功能 用户账户管理:支持用户注册、登录和密码修改 单张图像识别:上传单张花卉图像进行识别 批量图像识别:支持文件夹批量导入图像识别 数据导出:识别结果可导出为CSV文件 历史记录查询:支持查看历史识别记录 花卉详细信息:展示识别花卉的详细信息和特征描述 2、技术架构 2.1前端界面 PyQt5:构建图形用户界面 UI设计:界面美观,支持多种操作 2.2后端核心 深度学习框架:PyTorch 神经网络模型:MobileNet轻量级卷积神经网络 2.3数据库:MySQL用于存储用户信息和识别记录 2.4识别流程 图像预处理:调整大小、标准化 模型推理:通过预训练的MobileNet网络识别花卉类别 结果展示:显示识别结果、置信度和花卉信息 3、支持识别的花卉类别 本系统可以识别以下花卉种类: 向日葵 (Sunflower) 蒲公英 (Dandelion) 薰衣草 (Lavender) 百合 (Lily) 莲花 (Lotus) 兰花 (Orchid) 玫瑰 (Rose) 郁金香 (Tulip) 雏菊 (Daisy) 等多种常见花卉 4、系统架构 flower_recognition/ ├── 主界面.py # 主程序入口 ├── login.py # 登录系统 ├── train.py # 模型训练脚本 ├── my_dataset.py # 自定义数据集类 ├── models/ # 模型定义 │ └── mobilenet.py # MobileNet网络结构 ├── utils.py # 工具函数 ├── weights/ # 模型权重文件 ├── ui/ # UI相关文件 └── test/ # 测试文件 #深度学习 #花卉识别 #软件开发 #python #
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