基于机器学习的花卉识别APP设计与实现

一、 题目来源

来源：生产/社会实际。

二、 研究的目的和意义

一方面，传统的花卉识别方法通常依赖人工特征提取和机器学习模型，存在较多局限性，尤其在面对多样化和复杂背景的花卉图像时，效果较差。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），能够自动学习图像中的有用特征，不需要人工干预，且能够在大规模数据集上表现出优越的性能。借助深度学习，花卉识别的准确性和效率得到显著提升，系统能够在各种环境下（如不同的光照、背景、拍摄角度等）准确识别花卉品种。这对科研、教育以及商业应用（如智能园艺）都具有重要意义。另一方面，随着全球植物多样性和生态环境问题日益严重，植物识别系统能够提供有效的辅助工具，帮助研究人员更好地分析和监测植物种群的分布和变化。深度学习模型能够通过识别花卉的种类、健康状况等，为植物学、生态学、环境保护等领域提供可靠的数据支持。

三、 阅读的主要参考文献及资料名称

[1] 马晓. 基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法[D].智能系统学报,2016.DOI：

10.11992/tis.2016030

[2] 池燕玲. 基于深度学习的人脸识别方法的研究[D].福建师范大学,2015.

[3] 林妙真.基于深度学习的人脸识别研究[D].大连理工大学,2013.DOI:CDMD:2.1013.198327.

[4]  顾郑平.基于深度学习的鱼类分类算法研究[J].计算机应用与软件,2018.DOI：10.3969/j.issn.1000-386x.2018.01.035

[5] 杨昆明.基于深度学习的入侵检测[J].北京交通大学,2015.

[6] 张璘. 基于深度学习的图像分类搜索系统[D].电子技术应用,2019.DOI:CNKI:SUN:DZJY.0.2019-12-016.

[7] 杜豪. 基于深度学习的单目深度估计研究[D].合肥工业大学,2022.

[8] 孙炜晨. 基于深度学习的图像分类[D].北京邮电大学,2017.DOI:CNKI:CDMD:1.1017.289472.

[9]  朱煜.基于深度学习的人体行为识别算法综述[J].自动化学报,2016,DOI：10.16383/j.aas.2016.c150710

[10]  吉根林. 基于深度学习的视频异常检测研究综述[D].模式识别与人工智能,2024.DOI:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202402003.

[11]  赵鑫龙.基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统[J].农业工程学报,2020.DOI：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.029.

[12] 孙世丁.基于深度学习的七类病毒电镜图像自动识别[J].中华实验和临床病毒学杂志,2021.DOI：10.3760/cma.j.cn112866-20200406-00108.

[13] 陶显.基于深度学习的表面缺陷检测方法综述[J].自动化学报,2021.DOI：10.16383/j.aas.c190811.

四、 国内外现状和发展趋势与研究的主攻方向

传统的花卉识别系统主要依赖于基于规则的算法或浅层机器学习方法，例如基于特征提取的算法和传统的分类方法。这些系统虽然在一些简单场景下有效，但在面对复杂的花卉识别任务时，存在许多明显的不足之处。针对上述特点，提出基于深度学习设计一个花卉识别系统.深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），能够自动从大量的图像数据中学习有效的特征，不依赖人工设计。深度学习模型能够在训练过程中自适应地学习到数据中的重要特征，具有更强的泛化能力和容错性。使用数据增强技术（如旋转、翻转、裁剪、改变亮度和对比度等）可以提高模型对不同数据变化的适应能力，进而增强系统在复杂环境下的识别性能。随着深度学习技术的不断发展，研究者们在不断尝试更深、更复杂的卷积神经网络（CNN）架构（如DenseNet、EfficientNet等），以提高识别精度和模型鲁棒性。

五、 研究内容、需重点研究的关键问题及解决思路

1.系统功能需求分析

系统功能应当包括：

前端需求：

（1）用户首页设计

（2）拍照识别功能

（3）图片上传功能

（4）识别结果展示

后端需求：

（1）数据集收集与预处理功能

（2）特征提取

（3）模型搭建及优化

（4）模型的训练

（5）模型的测试

为实现以上功能，系统应具有的功能模块如图1所示。

图1 系统功能模块图

2. 数据的需求分析

在设计一个基于深度学习的花卉识别系统时，数据库的设计是至关重要的。数据库需要能够存储和管理花卉图像数据、标签信息、图像特征、训练过程中的中间数据等。以下是对数据库中所需表的详细信息分析：

(1)图像数据表（存储花卉图像的基本信息）

花卉图像的唯一标识符，格式，分辨率，文件大小，上传时间等。

(2)花卉品种信息表（存储花卉的分类信息）

花卉的唯一标识符，花卉的学名，花卉的颜色，花卉的花型，花卉的主色调，花卉所属的科，花卉的稀有度等。

(3) 花卉数据集

需要足够多的样本，至少包括5000张图片，才能确保能准确的识别各种花卉的信息。

(4)图像与花卉品种关联表（存储图像与花卉品种间的关联信息）

关联的唯一标识符，图像表的外键，花卉表的外键，标签的准确性等。

(5)用户信息表（存储用户信息）

用户ID，邮箱，注册时间等。

3. 系统工作原理

基于深度学习的花卉识别系统采用卷积神经网络（CNN）对花卉图像进行分类、识别和特征提取。其系统工作原理可以分为几个主要阶段：数据收集、数据预处理、模型训练、测试和反馈。在构建花卉识别系统时，首先需要收集大量的花卉图像，并进行手动或自动标注，确保每张图像都能正确地与对应的花卉种类进行关联。图像数据通常需要经过一系列预处理步骤，以便于输入到深度学习模型中进行训练和推理。在训练阶段，使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行花卉图像的特征提取与分类。在模型训练完成后，可以使用该模型对新的图像进行推理（即花卉识别）

4. 关键技术和解决思路

（1）数据采集与数据增强

花卉图像的数据集可能包含不均衡的类别分布，且图像质量、拍摄角度、光照条件等具有较大的变化。这些问题可能导致模型的泛化能力差，导致识别精度低。采集大量的标注图像，涵盖不同的花卉品种、不同的拍摄角度、环境和背景。可以利用公开数据集如Oxford Flowers 102等采用图像增强技术（如旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换等）来扩展训练数据集，提升模型的鲁棒性，防止过拟合。

（2）卷积神经网络（CNN）的特征提取与模型设计

设计的核心就是卷积神经网络的设计，设计所用的卷积神经网络是由两个卷积层，两个池化层，三个全连接层组成。 卷积神经网络结构的流程图如图2所示。

图1  卷积神经网络结构

卷积层是CNN的核心，用于提取局部特征。它通过卷积操作（即卷积核与输入图像的滑动窗口运算）来生成特征图（feature map）。卷积核通常是一个小的滤波器，它在图像上滑动并计算局部区域的加权和。池化层的优点就是可以非常有效的缩小矩阵的尺寸，而且可以保留相对主要的特征，减少下一层 要处理的参数。和卷积层有些类似，池化层的向前传播也是通过一个类似于卷积核这样的过滤器的结构完成的。全连接层通常位于网络的后端，用于将提取到的特征映射到目标分类或回归结果。在这个层级，神经网络的每个节点都与前一层的所有节点相连接，用于分类任务的最终决策。

（3）优化神经网络

系统使用梯度下降算法来优化网络，所以需要先定义网络优化算法，即定义参数迭代改变的算法。在定义完一切需要的函数后，可以开始训练神经网络模型了，先定义训练所用图片集的文件夹和保存神经网络的文件夹，通过之前定义的文件处理函数和获取批次函数来获取训练时的图片批次和标签批次。每训练100步，输出当前的训练损失和识别准确率，每隔2000步保存一下网络模型。tensorflow有两种方式来实现对训练出来的网络模型的保存，第一种方式是生成检查点文件，该文件的扩展名通常为.ckpt，通过在tf.train.Saver对象上直接用Saver.saver()生成，这种方法不仅仅保存了一些权值，也保存了许多定义的变量。第二种方式就是生成图协议文件(graph proto file)，这种文件扩展名一般为.pb，用这种方式生成的文件是图协议文件，也就是只保存图形结构不保存权重，用方法tf.train.write_graph()来保存。

5. 整体架构

在基于深度学习的花卉识别系统中，系统通常涉及多个数据源和处理模块。首先，系统会接收来自不同采集源的数据，这些数据可能包括来自图像采集设备（如摄像头、手机摄像头等）的实时图像数据，也可能包括从已有图像数据库中提取的历史图像数据。对于图像进行预处理。通过从现有特征中创建新特征（然后丢弃原始特征） 来减少数据集中的特征数量。利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），利用花卉数据集进行模型训练与验证。

六、 完成毕业设计所具备的工具和条件以及解决途径

6.1实验设备和实验环境

（1）硬件：一台的电脑，一台的服务器。

（2）操作系统：电脑windows 11。

（3）软件：TensorFlow C API，ONNX Runtime，OpenCV，libcsv，Pycharm。

七、 工作的主要阶段、进度与时间安排

第一阶段：学习，查阅深度学习相关资料，了解有关深度学习及发展趋势，确定系统开发的请求，并初步的调查，通过可性行研究确定下一阶段的实施，熟悉开发工具。完成开题报告，专业文献翻译，安装和熟悉开发环境(第1-2周)。
    第二阶段：主要任务是对组织结构与功能进行分析，理清系统原理和数据库的处理，通过对功能数据的分析，提出系统的设计方案（第3-5周)。

第三阶段：主要任务是确定系统的总体设计方案，规划子系统功能，确定共享数据的组织，然后进行详细设计，如日志文件收集，用户行为分析和可视化界面设计（第6-11周)。
    第四阶段：完善界面设计，进行整个系统的集成，进行修改和调整，达到预定的要求和目标，对系统模块进行调试，进行系统运行所需数据的准备。完成最后的毕业论文(第12-16周)。