基于深度学习LSTM模型的花卉分类方法设计与实现.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

2.1分类识别技术2

2.2LSTM模型概述3

2.3Flask框架技术3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介5

2.4.3第三方库简介5

2.4.4Pytorch框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理7

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型选择9

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练12

3.4模型的评估与优化13

3.4.1模型的评估13

3.4.2模型的优化14

3.5前端设计与实现15

3.5.1系统前端设计15

3.5.2设计效果展示及分析15

4小结16

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LSTM模型的花卉分类方法设计

1引言

1.1项目背景

随着花卉繁殖和鉴赏需求的日益增长，对花卉种类的识别任务显得尤为重

要。然而，早期的花卉分类技术不仅耗费了大量的人力和物力资源，而且在效

率上也存在明显的不足，因此迫切需要开发出一种既高效又能节省资源的花卉

分类新技术。最近，随着深度学习技术的发展，人们开始尝试利用这一技术来

解决传统人工分类方法在处理大量花卉图像数据时遇到的难题。

传统的花卉分类方法主要依赖人工提取图像特征和手动设计分类器，但这

种方法存在许多不足之处，例如特征提取过程中的主观性、分类器设计过程的

复杂性，以及难以应对花卉种类多样性的挑战等。

幸运的是，深度学习技术的兴起为我们提供了一种全新的解决方案。通过

采用深度神经网络，我们可以直接从花卉图像数据中学习到更高级的特征表示，

实现自动化的花卉分类。深度学习模型经过大量数据的训练，能够掌握花卉图

像中的复杂模式和特征，从而使得分类结果更加准确和具有更好的泛化能力。

1.2项目目标

核心宗旨在于增强花卉识别的精确度和效率，让获取与应用花卉资料变得

更加便捷，这是深度学习花卉分类设计背后的驱动力。这项技术拥有广泛的应

用前景，覆盖了花卉园艺、植物保护、生态环境监测等多个领域。

主要目的是构建一个既精确又高效的花卉自动识别系统。该系统依托深度

学习技术，能够自动识别输入的花卉图片，并确定其类别，同时输出分类结果。

为了提升分类的准确度，系统需要经过深度学习模型的训练和精细调整。系统

将能够辨识花卉的关键特征，如花瓣的形态、颜色、叶子的构造等，以实现精

准的分类。

系统需要具备对不同光照条件、拍摄角度和大小变化的适应性，确保在各

种实际场景中都能稳定运行。同时，模型还应能处理图像中的噪声、模糊和变

形等问题，增强系统的