基于深度学习AlexNet模型的植物病害识别系统设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景1
1.2项目目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1AlexNet模型概述2
2.2目标分类识别技术3
2.3Flask框架技术4
2.4开发环境与工具5
2.4.1Python简介5
2.4.2PyCharm简介6
2.4.3第三方库简介7
2.4.4Tensorflow框架8
3方法设计与实现9
3.1数据集收集与预处理9
3.1.1数据集的获取9
3.1.2数据集预处理9
3.2深度学习模型选择与设计11
3.2.1深度学习模型选择11
3.2.2模型设计12
3.3模型的编译与训练14
3.4模型的评估与优化16
3.4.1模型的评估16
3.4.2模型的优化16
3.5前端设计与实现17
3.5.1系统前端设计17
I
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3.5.2设计效果展示及分析18
4小结19
参考资料21
II
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基于深度学习AlexNet模型的中草药识别系统设计
1引言
1.1项目背景
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，中草药植物识别技术在农
业、生态保护、园艺等领域的应用日益广泛。中草药植物识别系统可以帮助农
民准确识别病虫害、野草和农作物，及时采取相应的防治措施，提高农业生产
效率和产量；在生态保护方面，可以用于监测野生中草药植物种类和分布，保
护濒危物种；在园艺领域，可以帮助园艺爱好者识别中草药植物品种，了解中
草药植物特性，进行科学养护。
基于深度学习的中草药植物识别系统由于其在图像分类任务上表现优异的
特点，受到了广泛关注和应用。AlexNet作为深度学习领域的经典模型之一，
在图像分类任务上具有良好的性能和广泛的应用。本项目旨在设计基于深度学
习AlexNet模型的中草药植物识别系统，通过对中草药植物图像进行准确分
类，为农业生产、生态保护和园艺爱好者提供便利和支持。
1.2项目目标
本文主要目标是设计并实现一个基于深度学习AlexNet模型的中草药植物
识别系统，其目的在于能够对中草药植物图像进行准确分类，并且提供用户友
好的界面，使用户可以方便地上传中草药植物图像并获取识别结果。同时，该
系统还将在农业、生态保护和园艺等领域进行实际应用验证，以验证系统的准
确性和实用性。具体目标包括收集并整理各种中草药植物类别的图像数据集，
用于模型的训练和测试；实现基于AlexNet模型的中草药植物识别系统的搭建
和训练，并优化模型性能；设计用户界面，包括图像上传功能、识别结果展示
等，以提高系统的易用性；进行系统的测试和评估，包括准确率、召回率、速
度等指标的评估；在实际场景中部署并应用该系统，并收集用户反馈，以不断
优化和改进系统。预期成果包括成功实现基于深度学习AlexNet模型的中草药
植物识别系统，并在测试集上取得较高的准确率；提供稳定可靠的用户界面，
使用户能够方便快捷地使用