姓名

学号

院（系）

信息科学技术学院

毕业论文（设计）题目

基于大数据的农作物识别系统

题目类型

软件开发

题目来源

自拟题目

指导教师

职称

助教

一、 论文研究（设计）意义

21 世纪以来,我国在经济和科技方面都取得了极大的发展,社会财富不断积累,科技力量不断增强,人民生产和生活方式也发生了巨大的变化。近期大热门的农业智能技术,在大数据背景的加持之下已经开始在农业领域崭露头角。中国作为世界农业大国, 农业生产也是我们多样性经济中非常重要的一环, 重视农业生产,改革生产方式是非常有必要的[1]。同时从农业管理方面来看，在技术可行性方面，前端 Bootstrap 框架、后端 Spring MVC 框架、数据库等开发所需技术都已高度成熟[2]，因此我们可以从大数据技术的角度来设计一款关于农作物识别的系统，以此来更方便我们对于农作物的认识和研究。

农业大数据中心是在大数据技术、云计算技术、云存储技术的基础上建立起来的。通过农业大数据中心，技术人员能够提高原始数据的质量，通过数据融合，使农业大数据实现共用共享。农业大数据中心能够对原始数据进行初步处理，处理手段包括清洗、去噪、集成，无用、重复的数据将被剔除，有价值的信息能够得到整合，为后期的数据分析奠定基础[3]。

借助大数据技术，通过对所在地区的气候条件、水质、土壤环境、种植的农作物种类、受灾与病虫害的相关信息、农作物的销售价格、市场对不同农作物的需求情况等历史数据的采集，然后做预处理及分析，为农民精准推荐种植农作物的种类、种植量、种植时间，匹配种植土壤等信息[4]。

同时农作物识别系统可以通过大规模的农作物图像数据训练模型，实现对农作物病虫害的自动识别和监测。当出现病虫害风险时，系统可以及时发出预警，帮助农民采取相应的防控措施，减少农作物的病虫害损失。本研究可为农业植保信息化和智能化提供技术支撑[5]。智慧农业以智能化、数据化、精准化、集约化为发展目标,依托于

传感器、物联网、云计算和大数据,提高农作物的生产效率,提高我国农民的收入,推动

我国智慧农业发展的进程,为我国的智慧农业发展提供良好的、适宜生长的环境[6]。

二、论文研究（设计）内容及预期目标

研究（设计）内容

当前的农作物数量和种类很多，先利用数据采集技术，获取研究对象的农作物数据进行保存与整理，然后将获得的数据存储到数据库中进行数据处理，将农作物的名称，种类等基本信息分类存储，建立大数据分析模型，并进行测试，若数据符合要求则完成预测模型，若不符合要求，需要进行参数优化，直到成立模型，实现输出预测结果，最后以图表和图片的形式使数据可视化来更直观将所得结果的呈现出来。

预期目标

1、按照所查询资料完成相关的需求分析。

2、编写程序，完成需求设计。

3、模型测试，确保模型能正常运行。

4、模型优化，完善模型。

5、完成毕业论文撰写。

三、论文研究方法或设计方案

设计方案

此系统的采用方法是分布式存储方法，将系统数据装在数据仓库中，然后对整体数据就行存储管理。当用户通过对一个农作物进行数据实时查询时分为多层次递进的方式从已存信息库中寻找产品，例如先从颜色特征等[7]，还有的查找方法为植物的光感性[8]，平均生长高度[9]等，分类之后再通过植物样貌与数据库中图片等信息进行相似度对比，经过重重筛选之后最终能确定农作物的名称等重要因素，然后再对相同的产品进行数量归纳，最终匹配数据库数据，找到我们所需的产品。

系统功能

系统主要分为前端服务和后端服务，其中：

前端服务：

用户注册：填写基本信息，注册新用户。

登录功能：注册普通账号登录；登录后可以修改用户的基本信息。

农作物智能识别：上传本地图片，通过智能识别图片进行结果查询，返回结果并显示。

农作物简介：游客和用户都可以进行农作物信息的了解。产品浏览：记录用户所有浏览过的资讯信息。

收藏：用户可以对感兴趣的农作物进行收藏功能，方便下次查找。

留言反馈：用户填写主题、联系人、电话、邮箱、留言内容；后台管理可以查看留言列表。

搜索结果：将选择的农作物以可视化的形式来展示，例如农作物的种类等基本特征。

后端服务：

用户信息管理：处理用户的注册，登录，账号密码等信息。农作物种类分类：录入、修改、查看、删除农作物分类。  录入数据：录入农作物标题、内容、近期购买价格等信息。管理数据：查看已录入农作物列表，支持删除和修改。

留言列表：所有用户留言信息列表，支持删除。

农作物评论列表：所有用户的评论信息列表。

四、论文研究（设计）进度安排

第一阶段 2023 年 12 月至 2024 年 1 月：查阅资料，准备数据，确定开发工具及系统功能。

第二阶段 2024 年 1 月上旬：完成系统需求分析和系统设计。

第三阶段 2024 年 1 月至 2024 年 2 月中旬：详细设计，完成模型设计及调试。

第四阶段 2024 年 2 月中旬至 2024 年 2 月下旬：对模型进行测试和完善。

第五阶段 2024 年 3 月上旬至 4 月中旬：撰写毕业论文并根据指导老师的意见进行相应的修改。

第六阶段 2024 年 4 月中旬：毕业论文答辩，根据答辩意见，修改论文。

五、主要参考文献