1绪论
1.1研究背景及意义
由于全球生态环境保护意识提高以及园艺产业发展，花卉识别技术被越来越多地应用在植物保护、生态监测和园艺管理等领域。准确快速的花卉识别对植物分类、花卉种植管理、生物多样性保护等各方面都具有十分重要的意义，传统花卉识别方式大多依靠人工观察或者基础图像处理技术，效率低，受光照、背景干扰等环境因素影响大，不能满足现代园艺和生态保护对精准识别的需求。 在这种背景下，以深度学习为基础的花卉识别技术应运而生，该技术依靠先进的深度学习算法，可以迅速、准确地对花卉种类和特征进行识别，为花卉管理、生态保护提供智能化解决方案。一方面极大提高花卉识别的速度与准确性，减少人工干预，降低错误率，提高园艺管理效率，另一方面也提高了花卉种类的识别能力，有利于保护生物多样性，提高生态监测水平，该技术可应用于花卉种植基地、植物园、生态保护区域、花卉市场等各个领域，有较大的应用潜力和市场价值。 本文主要研究目的是对基于ResNet的花卉识别算法进行改进，使得该算法能更好地完成花卉识别工作，并给园艺产业发展以及生态保护领域的发展提供技术支持。
1.2国内外研究现状
以深度学习为基础的花卉识别技术是目前的研究热点，也受到国内外学者的广泛关注，近些年来研究者从不同的角度出发对深度学习算法加以改进来提高花卉识别的准确率和效率。 国内学者对花卉识别中的一些关键问题做了比较深入的研究，有的用图像增强的方法，自适应直方图均衡化、伽马校正等来提高复杂光照条件下花卉图片的清晰度。另外一些研究把ResNet这样的深度卷积神经网络作为主干网来提升花卉识别模型性能，还有就是通过创建可视化系统的方式使花卉识别结果即时地展现出来并加以互动，从而改善了用户使用时的感觉。 在国际上，花卉识别技术研究也取得很大的进展，有研究把深度学习算法同物联网技术结合在一起开发出了用于花卉种植管理的智能识别系统，还有一些研究加入数据增强、复杂的网络结构（Transformer、改进的RestNet系列算法）来提高花卉识别的准确率和鲁棒性。 虽然花卉识别技术依靠深度学习已经取得了很大进展，但是应用到实际中还存在着许多问题，花卉种类多、形态各异、拍摄条件复杂（光照、背景干扰等）都会增加识别的难度，怎样进一步提高模型对小目标花卉的检测能力以及对复杂环境的适应性也是未来研究的重要方向。
1.3论文主要研究内容
本文主要研究了基于RestNet的花卉识别系统，对于图像预处理、目标检测等重要部分做了详细的论述，并给本研究打下了坚实的理论基础。由于花卉图片有特殊性，因此提出了一种多尺度的小波变换图像增强算法，该算法先对原始图像进行自适应直方图均衡化以及改进的对比度拉伸预处理来提高图像的视觉效果，然后用小波变换技术做多尺度图像融合，并采用残差学习的方法使整个图像的质量进一步提高，用主观视觉评价和客观质量指标相结合的方式来检验所提算法的有效性。 为了提高花卉识别的准确性，对RestNet算法做了改进。即在可变形卷积核、位置敏感偏移量等基础上，对RestNet的主要部分做了修改，并且提高了对不同种类花卉的适应能力，加入了动态头注意力机制来提高花卉大小变化、空间位置不同的情况下的感知灵敏度和准确率，并且对于损失函数也做了改良，增强了小目标花、遮挡部分花的检测能力，使用精心设计的花卉数据集对改进后的算法进行了全面训练和测试，用一系列的消融实验来说明改进后的算法比原来的好。 在此基础上设计花卉识别可视化系统。该系统包含许多功能模块，参数设置、输入图像的选择、图像预处理选项、结果直观展示等都给用户带来方便、直观、易用的操作体验，对各个功能模块的设计实现做了详细的说明，并用模拟实际场景的方法来验证系统的实用性、稳定性，保证系统可以满足花卉分类、园艺管理、生态监测等领域的要求。
1.4 项目视频演示
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