使用Vue+Python基于卷积神经网络前后端分离实现蔬菜种类预测系统

最新推荐文章于 2025-06-16 10:55:52 发布
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分类专栏： 课程设计 文章标签： python cnn 开发语言 神经网络 vue
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenxingxingxing/article/details/130703347
该系统采用Vue前端和Python后端FastApi，结合卷积神经网络（CNN）对蔬菜图片进行分类预测，准确率超过90%。数据预处理包括图片爬取、归一化等，网络模型包含多层卷积和全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数。训练初期效果不佳，但随着迭代优化，预测精度提升至理想水平。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用Vue+Python基于卷积神经网络前后端分离实现蔬菜种类预测系统

一、实现效果

1、种类预测界面

在这里插入图片描述

2、数据处理分析界面

在这里插入图片描述

3、网络模型界面

在这里插入图片描述

4、结果分析界面

在这里插入图片描述

二、需求分析

用户通过上传待预测图片到系统，系统预测出该图片对应的蔬菜种类，并且提示用户预测信息。系统需要对预测模型、数据处理过程以及结果预测分析，并将分析的结果反馈用户，方便用户查看。

三、主要设计

1、基本要求

该系统以卷积神经网络为模型，前端界面使用Vue实现，FastApi为后端服务器，实现水果品种分类预测。前端通过上传待预测图片到服务器后，利用已经训练好的模型，预测该图片对应蔬菜品种，准确率能达到90%。系统还实现模型架

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