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目录
一、主要依据
1.1 目的意义
随着信息技术的发展，大量的图像被获取并保存到各种介质中，其中包含了很多信息，个人视觉系统处理图像的速度是很有限的，远达不到图像产生的速度，使用计算机进行图像识别是利用图像信息的重要手段。图像识别技术可以帮助计算机理解图像，采用的方法有模式识别和机器学习等，能够自动识别图像中的物体，更进一步的图像识别可以对图像中的目标进行区域定位，获得更高的价值[1]。图像识别的应用十分广泛,通过对图像的分类，可以建立图像搜索引擎，在交通领域，识别车辆和行人等，人脸识别和指纹识别则在安全领域方便人们的生活，而鲜花识别则可以优化人们的生活质量，方便人们更快速的识别鲜花。不断研究深度学习在图像识别领域中的应用,可以更好地利用图像中的信息，为人类服务，方便人们的生活。
1.2 国内外研究现状、水平与发展趋势
深度学习在图像识别领域扮演着至关重要的角色，它通过抽象和深层次的特征描述，极大地推动了该领域的发展。自2006年深度学习概念被Hinton教授提出后，全球范围内的研究热潮持续升温。
在国际舞台上，南昆士兰大学的Ghazal通过设计EDLM神经网络，结合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的优势，提升了图像分类的准确度。沙赫鲁德科技大学的xxx等人则通过对CNN算法的优化，有效避免了过拟合问题，并采用了平均池化层来提升模型性能。新加坡南洋理工大学的Rizhao则创新性地提出了结合CNN和RNN的人脸识别框架，实现了高精度的分类。圣保罗大学的XX等人则开发了一种适用于室内外导航的轻量级CNN架构。
在国内，图像识别研究虽然起步较晚，但发展迅速。华北电力大学的XXX通过引入挤压激励模块到DenseNet框架中，创造了新的MFR-DenseNet模型。华中农业大学的XXX结合RNN和随机森林，提高了遥感图像分类的精度。南京航空航天大学的研究者则利用短时傅里叶变换和CNN结合RNN的方法，实现了高稳定性的识别。西安电子科技大学的XXX提出了结合全局特征和局部语义信息的目标识别方案。上海大学的研究团队则专注于动漫人物表情识别，取得了81.9%的识别精度。
这些研究成果表明，深度学习在图像识别领域的应用正逐步拓宽，不仅在理论上取得突破，而且在实际应用中也展现出巨大潜力。尽管如此，深度学习在图像识别领域仍面临诸多挑战，如如何设计出既能快速训练又能保持高性能的网络结构，这需要研究者们继续探索和创新。
[1] 王德廉. 基于深度学习的图像识别系统的设计与实现[D]. 海南: 海南大学, 2018.
[2] Ghazal Bargshady, Xujuan Zhou, Ravinesh C. Deo, Jeffrey Soar, Frank Whittaker, Hua Wang. Ensemble neural network approach detecting pain intensity from facial expressions[J]. Artificial Intelligence In Medicine, 2020, 109: 101954- 101954.
[3] Khosravi Hossein, Saedi Seyed Iman, Rezaei Mehdi. Real-time recognition of on-branch olive ripening stages by a deep convolutional neural network[J]. Scientia Horticulturae, 2021, 287: 110252- 110252.
[4] Cai Rizhao, Li Haoliang, Wang Shiqi, Chen Changsheng, Kot Alex C. DRL-FAS: A Novel Framework Based on Deep Reinforcement Learning for Face Anti-Spoofing[J]. IEEE transactions on information forensics and security, 2021, 16: 937- 951.
[5] de Queiroz Mendes Raul, Ribeiro Eduardo Godinho, dos Santos Rosa Nicolas, Grassi Valdir. On deep learning techniques to boost monocular depth estimation for autonomous navigation[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2021, 136: 103701- 103701.
[6] 滕达, 基于卷积神经网络的农作物识别及应用[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2021.
二、研究内容
深度学习的Web鲜花识别系统可以帮助人们快速的获取鲜花的名称，减少了个人视觉处理图像的误差并提高了识别的速度以及准确率，完善了人们生产生活中对鲜花识别的需求。系统需求分析图如图1所示。
图1 系统功能结构图
角色：用户
系统将要实现的功能有：
(1) 图像识别：通过对图像数据集的处理，训练和测试数据并记录运算过程，最后整合运算结果并导出。
(2) 图形化界面：通过对参数的设置以及更改，可以清晰的看到训练数据的匹配情况，并根据情况适当调整参数，以求最优解。
(3) 网络服务搭建：通过搭建网络服务，为用户展示简介的用户界面，方便各年龄段用户操作。
(4) 图片格式丰富：程序支持的图片格式有: JPG、PNG、BMP。
具体规则：
(1) 使用者进入页面，点击上传图片选择要识别的鲜花图片；
(2) 选择一张符合格式的图片并点击确定；
(3) 页面会经过程序加工处理并分类，输出图片中鲜花的名称；
对系统的技术要求：
(1) 合理设计图像识别算法：能够使用户快速准确的查询图片中的鲜花信息，使用户快速的获取有用信息。
(2) 采用技术：卷积神经网络训练方法，梯度下降算法，损失函数计算，Flask框架和pytorch框架。
三、研究计划及预期成果
3.1 研究计划
2021年11月7日—2021年11月20日：研究任务书；
2021年11月21日—2022年01月12日：完成综述、翻译、开题报告；
2022年01月13日—2022年04月15日：完成文档初稿；
2022年04月16日—2022年04月22日：中期检查；
2022年04月23日—2022年05月22日：文档定稿。
3.2 预期成果
开发出一种实用性强，可靠性好，安全，稳定，准确的基于深度学习的Web鲜花识别系统，提高人们的生活质量。
四、特色与创新
本系统的总目标是利用计算机强大的数据处理和存储能力，为用户提供快捷、高效的服务，减少个人视觉处理图像的误差，及时、准确地反映鲜花的种类，从而提高鲜花图像识别的办事效率。
部分特色功能：
(1) 采用当下最流行的python中的pytorch深度学习框架，可以简单高效的处理复杂的图像数据集；
(2) 训练数据采用GPU加速，大大缩短处理数据的时间；
(3) 采用归一化，提高鲜花识别的准确率。
五、已具备的条件和尚需解决的问题
目前，已经具备系统开发所需软硬件环境以及相应的开发工具。
尚有以下问题需要解决：
(1) 设计的合理化和可行性分析，需要实现的功能比较复杂，系统需一步一步完善；
(2) 响应速度操作是否便捷，涉及到使用编程算法优劣，要求提高编程能力和优化设计算法；
(3) 维护和扩展，在设计过程中，需妥善保存好数据集文件，以便出错检查；
(4) 页面的设计实现、足够多的训练集的选择、文件的上传功能。