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基基于python的可食用野生植物识别的设计与实现

版本：1星

项目描述

上传一张野生植物的照片、一段视频或连接摄像头，系统自动识别图片中的植物种类，并判断其是否为可食用植物。

技术栈

Python、Pyqt、Yolo

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用深度学习模型进行检测和识别训练。

可食用性判断：。查询本地数据库或知识库，判断该植物是否可食用，并给出食用方法、禁忌等信息。

结果展示模块：用pyqt实现图像上传和结果展示界面。

基于python的可食用野生植物识别的设计与实现

版本：2星

项目描述：

上传一张野生植物的照片、一段视频或连接摄像头，系统自动识别图片中的植物种类，并判断其是否为可食用植物。

技术栈

Python、OPENCV、Yolo、vue、PyTorch

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用深度学习模型进行检测和识别训练。

可食用性判断：。查询本地数据库或知识库，判断该植物是否可食用，并给出食用方法、禁忌等信息。

检测结果展示模块：通过Web页面上传本地的图片、视频、接入摄像头，展示识别。

训练结果展示模块:将训练结果以图形化的方式展示出来。

结果存储模块: 将检测结果存储到数据库中，方便后续查询和分析。

用户认证模块: 提供用户注册、登录、权限管理功能。

日志监控模块: 系统运行日志记录和性能监控。

系统管理模块：通知管理，用户管理规范账号权限，历史记录管理追溯操作。