【植物识别系统】Python+深度学习+人工智能+算法模型+tensoflow+图像识别+2026计算机毕设项目

项目介绍

本植物识别系统是一款基于深度学习技术的智能植物识别应用，旨在帮助用户快速、准确地识别各类植物。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，提供美观、直观的用户界面；后端采用 Flask 轻量级 Web 框架，负责处理业务逻辑和数据交互；核心识别算法基于 TensorFlow 框架实现的 ResNet50 深度学习模型，具备强大的图像特征提取和分类能力。

选题背景与意义

随着生态环境的日益恶化和人们环保意识的不断提高，植物保护和研究工作变得越来越重要。然而，传统的植物识别方法主要依赖于植物学专家的经验和专业知识，效率低下且成本高昂，无法满足普通民众和非专业人员的需求。

近年来，深度学习技术的快速发展为植物识别提供了新的解决方案。卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著的成果，ResNet50 作为其中的经典模型，具有强大的特征提取能力和分类精度。本项目正是基于这一技术背景，开发了一款易用、高效的智能植物识别系统。

演示视频

关键技术栈：ResNet50

ResNet50 是由微软研究院提出的一种深度残差网络结构，是 ResNet（Residual Neural Network）系列模型中的经典代表。它通过引入残差学习（Residual Learning）机制，有效地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，使得网络可以达到更深的层数（50层），同时保持良好的训练效果。

ResNet50 的核心创新点在于残差块（Residual Block）的设计。传统的卷积神经网络在层数增加时会出现退化现象（Degradation），即随着网络深度的增加，训练误差和测试误差都会增加。ResNet 通过在网络中添加跳跃连接（Skip Connection），将输入直接与输出相加，使得网络可以学习残差映射（Residual Mapping），从而避免了退化问题。

技术架构图

系统功能模块图（MindMap）

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。