项目介绍
水稻病害识别系统是一款基于深度学习技术的智能农业辅助工具，旨在帮助农民和农业技术人员快速、准确地识别水稻常见病害。系统支持识别四种主要水稻病害：白叶枯病（Bacterial blight）、稻瘟病（Blast）、胡麻斑病（Brown spot）和东格鲁病（Tungro）。
本系统采用前后端分离架构，前端使用 Vue3 框架结合 Element Plus 组件库构建，提供直观友好的用户界面，支持图片上传、病害识别、历史记录查询等功能。后端基于 Flask 框架开发，负责处理前端请求、图像预处理和模型推理。核心识别算法采用 TensorFlow 深度学习框架和 ResNet50 预训练模型，通过迁移学习和微调优化，实现了高准确率的病害识别。
选题背景与意义
水稻是全球最重要的粮食作物之一，为全球半数以上人口提供主食。然而，水稻病害是影响水稻产量和质量的主要因素之一，其中白叶枯病、稻瘟病、胡麻斑病和东格鲁病是最为常见且危害严重的病害。传统的病害识别方法主要依赖人工观察和经验判断，存在识别效率低、准确率不高、受主观因素影响大等问题。
随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在农业病虫害识别领域的应用取得了显著进展。基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术能够自动提取图像特征，实现快速、准确的病害识别。本项目旨在利用深度学习技术，开发一套高效的水稻病害识别系统，为农业生产提供智能化支持。
演示视频
关键技术栈：ResNet50算法
ResNet50是由微软研究院提出的一种深度残差网络架构，是ResNet（Residual Network）系列中的经典模型之一。该模型通过引入残差连接（Residual Connection）机制，有效解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以构建得更深，从而提高了模型的学习能力和泛化性能。
ResNet50包含50层卷积神经网络，主要由卷积层、批量归一化层、激活函数、残差块和全连接层组成。残差块是ResNet架构的核心组件，通过跳跃连接（Skip Connection）将输入直接添加到输出，实现了恒等映射（Identity Mapping），使得网络可以学习残差函数，从而更容易训练。
技术架构图
图片系统功能模块图（Mindmap格式）
图片代码获取
由于项目研发投入，故本项目付费提供（完整代码、包远程安装调试运行），如需要或类似项目定制等均可扫下方二维码联系。
