基于Matlab的VGG19卷积神经网络的花卉种类识别检测系统设计与实现

本研究设计并实现了一款基于VGG19卷积神经网络的花卉种类识别检测系统。

项目信息

编号：MDV-13
大小：510M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

本研究设计并实现了一款基于VGG19卷积神经网络的花卉种类识别检测系统。该系统采用深度学习模型对花卉图像进行特征提取和分类，能够快速准确地识别出13种不同的花卉种类。系统界面简洁直观，支持多种图像处理算法，包括对比度增强、中值滤波、二值化处理和灰度化处理，有效提高了图像的识别准确性和效率。系统不仅适用于植物研究领域，也为花卉爱好者提供了便捷的自动化识别工具，能够显著提升科研效率和准确性。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对untitled3.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 untitled3.m
图1 水仙花

识别结果：
（1）颜色：黄色
（2）种类：水仙花
（3）开花季节：春季开花
（4）生态习性：喜温耐寒
（5）识别率：100%

图2 铃兰

识别结果：
（1）颜色：白色
（2）种类：铃兰
（3）开花季节：早春开花
（4）生态习性：喜湿耐寒
（5）识别率：100%

这些图片展示了系统如何利用预处理步骤（如灰度化、对比度增强等）来帮助识别不同种类的花卉，并显示相关识别信息。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)