基于深度学习的蘑菇种类识别系统

前言介绍

项目背景和意义

1. 在大自然丰富的生物多样性中，蘑菇家族成员繁多，据不完全统计，已知的蘑菇种类超过10万种。然而，蘑菇世界暗藏危机，野生蘑菇中相当一部分含有剧毒，且毒蘑菇与可食用蘑菇在外观上往往极为相似，难以仅凭肉眼准确区分。误食毒蘑菇的事件频繁发生，给人们的生命健康带来严重威胁。例如，2024年夏季，某乡村地区的居民在雨后采摘野生蘑菇食用，因误将剧毒鹅膏菌当作可食用蘑菇，导致10余人中毒，其中3人因救治无效不幸离世，这一事件为社会敲响了警钟。

2. 传统的蘑菇识别方法主要依赖专业人员根据蘑菇的形态特征，如菌盖形状、颜色、菌褶特征、生长环境等进行判断，或是凭借民间积累的有限经验。但这些方法存在明显弊端，一方面，形态学识别需要专业人员具备深厚的真菌学知识和丰富的实践经验，对于普通民众而言门槛过高；另一方面，经验判断往往不够准确，在面对相似种类蘑菇时极易出错，无法满足大众对蘑菇准确识别的迫切需求。

3. 基于深度学习的蘑菇种类识别系统的开发具有重大现实意义。在保障生命安全方面，该系统能够为广大民众提供便捷、准确的蘑菇识别工具，使人们在野外采摘或日常生活中能够快速判断蘑菇种类，有效降低误食毒蘑菇的风险，守护无数家庭的健康与幸福。从科研角度出发，系统可以自动收集、整理大量蘑菇图像及识别数据，为生物学家开展菌类分类、进化等研究提供丰富的数据资源，加速科研进程，推动真菌学领域的发展。此外，对于蘑菇相关产业，如食用菌种植、野生菌贸易等，准确的种类识别有助于规范市场、保障产品质量，促进产业的健康可持续发展。

01开发环境

1.1 Java 技术

1.2 Spring Boot 框架

1.3 MySQL数据库

1.4 B/S 结构

1.5 Vue.js 技术

1.6 深度学习算法图像识别，百度智能AI客服

02系统功能模块

亮点（深度学习算法图像识别，百度智能AI客服，人工客服，智能推荐）

1、数据管理：信息列表展示。

2、数据存储：mysql数据库。

3、深度学习算法图像识别

4、百度智能AI客服

5、前台智能推荐

03图片展示

后台管理系统

05系统文档

5.1 系统文档

5.2 代码展示

/*
	 * 百度千帆AI（交流学习+vx：S20231025S）
	 */
	@RequestMapping("/baidu/askai")
	@IgnoreAuth
	public R baiduAskai(@RequestBody String ask) {
		return R.ok().put("data", BaiduUtil.qfChat(ask));
	}
}
class requestBody {
	private String ask;
	public String getAsk() {
		return ask;
	}
	public void setAsk(String ask) {
		this.ask = ask;
	}
}
    /**
     * 识别图片
     * @param imagePath
     */
    public static String generalString(String imagePath, boolean isNewline){
        try{
            HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
            options.put("language_type", "CHN_ENG");
            options.put("detect_direction", "true"); //是否检测图像朝向，默认不检测，即：false
            options.put("detect_language", "true"); 
            options.put("probability", "false"); //是否返回识别结果中每一行的置信度
            if(ocrClient==null) {
                ocrClient = new AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
                ocrClient.setConnectionTimeoutInMillis(5000);
                ocrClient.setSocketTimeoutInMillis(60000);
            }
            JSONObject jsonObject = ocrClient.basicAccurateGeneral(imagePath, options);
            String result = mergeString(jsonObject, isNewline);
            return result;
        }catch(Exception ex){
            ex.printStackTrace();
        }
        return null;
    }