项目介绍

该番茄叶片病害识别系统以“快速识别、过程可追溯、结果可管理”为核心目标，构建了完整的农业病害智能诊断流程。用户在前端完成注册登录后，可上传田间采集的叶片图像，系统自动调用后端识别接口，完成图像保存、模型推理与结果返回。后端对每次识别记录进行持久化，包含图片地址、预测类别、最高置信度以及全类别概率分布，便于后续复盘、统计与管理。系统在功能上同时提供用户管理、密码修改、公告发布等通用业务模块，形成“识别服务 + 管理服务”一体化平台。整体架构采用 Vue3 + Element Plus、Flask、TensorFlow + ResNet50 技术栈，兼顾开发效率与工程可维护性。通过将深度学习模型以接口化方式接入业务系统，项目实现了从算法到应用的落地闭环，可为番茄病害的早期预警与科学防治提供技术支持。

选题背景与意义

番茄是设施农业与露地栽培中的重要经济作物，但在生长周期内容易受到真菌、细菌、病毒及虫害等多类病害影响，一旦未能及时识别并处理，往往会导致减产甚至绝收。传统病害诊断主要依赖人工经验，存在主观性强、效率低、对基层人员专业能力要求高等问题，尤其在病斑初期或症状相似场景下，误判风险较高。随着深度学习和移动互联网技术的发展，将图像识别能力嵌入农业管理系统，能够显著提升病害识别效率与标准化水平。

关键技术栈：ResNet50

ResNet50 是一种具有代表性的深层卷积神经网络，其核心思想是通过残差连接（Residual Connection）缓解深层网络训练中的梯度消失与性能退化问题。相比普通卷积网络，ResNet50 能在更深层结构下保持稳定收敛，从而提取更具判别力的图像特征，特别适合叶片病斑这类纹理细节复杂、类别间差异细微的分类任务。

技术架构图（Mermaid）

系统功能模块图（Mindmap）

演示视频 and 完整代码 and 安装

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