植物表型特征识别系统

该系统是一个nestjs构建后端react作为前端的系统，识别部分使用了 进行知识蒸馏以及集成学习之后的squeezenext模型，在模型大小不变的情况下大大提升了准确率。最后以onnx的形式导出并部署到网页端运行，减轻服务器负担。

系统整体设计框架

我们的系统整体设计框架一共分为六层，分别是前端、展示层、业务层、数据层、数据库以及运行环境，我们将运行环境部署在服务器中。它们层层相扣，其中第N层依托有N-1层运行。

系统总体流程图

实现的功能

1. 植物种类识别————对图像或视频中的植物进行识别。
2. 病害种类识别————对图像或视频中的植物的病害种类进行识别
3. 措施建议————对病害识别的结果返回相对应的建议
4. 气象数据————显示相对应的地理信息
5. 病害对比————对历史识别结果进行筛选对比
6. 数据分析————可以对数据库中的数据导出分析

界面展示

注册/登录界面

图像识别界面

网页端视频识别界面

识别记录

数据分析界面

具体内容移步github