业务和功能介绍
在当今社会，随着人们生活水平显著提升，花卉在日常生活与产业发展中的地位愈发重要。对于花卉种植者而言，精准且快速地识别花卉品种、掌握其生长状况，是优化种植策略、提高花卉产量与质量的关键。在日常生活场景里，花卉作为表达情感、装饰环境的常用物品，深受大众喜爱，越来越多的人投身于花卉种植与欣赏活动中。然而，普通民众大多不具备专业的植物学知识，在花卉识别方面能力有限，难以快速获取花卉的详细信息。传统的手工提取特征进行图像分类的方法，不仅效率低下、操作繁琐，而且识别准确率高度依赖专业知识和经验，无法满足人们对花卉识别的高效、准确需求。
与此同时，花卉识别算法经过长期研发与升级，逐渐走向成熟并得到广泛应用。其中，YOLOv8 系列算法以其高效性和准确性，在目标检测领域表现卓越，为花卉检测与识别难题提供了有力的技术解决方案。本项目基于此背景，旨在开发一个功能完备、操作便捷的花卉检测与识别系统，借助先进的技术手段，帮助用户实现花卉的快速准确识别，促进花卉知识的交流与分享，推动花卉产业与相关领域的发展。
功能名称 功能描述
登陆注册功能 用户可以进行注册登录
花卉识别功能 根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息为用户提供个性化的内容信息，提高用户满意度
和使用体验。
拍照上传功能 将要识别的花卉，拍照上传到此软件。
热点花卉展示功能 将查询次数最高的四种花卉进行查询出来并展示。
花卉百科功能
可以搜索想要查看的花卉信息，还有每日推荐的花卉信息，以及视频。
花友圈功能 能够编辑花友圈并发出，所有的好友能够查看到。同时可以看见其他用户发出的花友圈，并且收藏
好友管理功能 实现好友的添加，删除，还可以进行聊天。
查询花卉功能 在搜索栏搜索要查询的花卉名称，能够显示出来此花卉的具体信息。
个人中心功能 用户可以在个人中心查询和修改自己的信息。同时可以查看自己的收藏，也可以取消收藏。
与此同时，花卉识别算法经过长期研发与升级，逐渐走向成熟并得到广泛应用。其中，YOLOv8 系列算法以其高效性和准确性，在目标检测领域表现卓越，为花卉检测与识别难题提供了有力的技术解决方案。本项目基于此背景，旨在开发一个功能完备、操作便捷的花卉检测与识别系统，借助先进的技术手段，帮助用户实现花卉的快速准确识别，促进花卉知识的交流与分享，推动花卉产业与相关领域的发展。
功能名称 功能描述
登陆注册功能 用户可以进行注册登录
花卉识别功能 根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息为用户提供个性化的内容信息，提高用户满意度
和使用体验。
拍照上传功能 将要识别的花卉，拍照上传到此软件。
热点花卉展示功能 将查询次数最高的四种花卉进行查询出来并展示。
花卉百科功能
可以搜索想要查看的花卉信息，还有每日推荐的花卉信息，以及视频。
花友圈功能 能够编辑花友圈并发出，所有的好友能够查看到。同时可以看见其他用户发出的花友圈，并且收藏
好友管理功能 实现好友的添加，删除，还可以进行聊天。
查询花卉功能 在搜索栏搜索要查询的花卉名称，能够显示出来此花卉的具体信息。
个人中心功能 用户可以在个人中心查询和修改自己的信息。同时可以查看自己的收藏，也可以取消收藏。
项目实现
本平台客户端使用H5开发具有开发成本低，易分享传播，可以快速迭代版本，用户群体广泛等优点
在移动端，选择了uniapp技术。uniapp技术有跨平台优势，能够多平台兼容，性能优化的一致性。开发效率方面基于Vue.js开发，拥有丰富的插件和组件库。Uniapp的维护成本低，易于更新和升级。后端的搭建使用的是SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）技术，是一种流行的 Java Web 开发框架组合。
在本次项目中，YoloV8目标检测，通过Pytorch进行搭建。PyTorch（Python Torch）是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习任务。它由 Facebook 的人工智能研究小组开发，提供了灵活的张量（tensor）数据结构和强大的深度学习工具。
项目的核心技术是YOLOv8s，YOLOv8s 是 YOLOv8 系列中的一个具体模型，属于一种先进的单阶段目标检测算法，具有速度快、精度较高等特点，能够在图像或视频中快速准确地检测出各种目标物体。
在移动端，选择了uniapp技术。uniapp技术有跨平台优势，能够多平台兼容，性能优化的一致性。开发效率方面基于Vue.js开发，拥有丰富的插件和组件库。Uniapp的维护成本低，易于更新和升级。后端的搭建使用的是SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）技术，是一种流行的 Java Web 开发框架组合。
在本次项目中，YoloV8目标检测，通过Pytorch进行搭建。PyTorch（Python Torch）是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习任务。它由 Facebook 的人工智能研究小组开发，提供了灵活的张量（tensor）数据结构和强大的深度学习工具。
项目的核心技术是YOLOv8s，YOLOv8s 是 YOLOv8 系列中的一个具体模型，属于一种先进的单阶段目标检测算法，具有速度快、精度较高等特点，能够在图像或视频中快速准确地检测出各种目标物体。
示例图片视频
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