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基于Android平台的花卉识别系统（移动终端版）.zip

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简介：
本项目为一款基于Android平台开发的花卉识别应用，用户只需拍摄花朵照片即可迅速获取详细的植物信息。通过集成先进的图像识别技术，旨在帮助用户便捷地了解身边的花卉世界。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。这些代码涵盖了STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java，Python，web开发（如HTML/CSS/JavaScript）、C#等领域的项目。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格的测试和验证，确保可以直接运行并正常工作后才上传。 【适用人群】：适合初学者或有一定基础的技术爱好者学习不同技术领域使用。这些资源可用于毕业设计、课程作业、大作业或者初期的工程项目立项等场景。 【附加价值】：项目代码具有很高的参考与借鉴意义，使用者可以在这些基础上进行修改和扩展以实现更多功能。对于有经验的研究人员来说，则可以利用现有基础进一步开发创新应用。 【沟通交流】：如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时提出疑问并得到解答。我们鼓励下载、学习及实践，并希望所有用户能够相互支持共同进步。 请注意： 1. 本资源仅供开源学习和技术探讨之用，请勿用于商业用途。 2. 若发现有侵权字体或图片等问题请告知处理。

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  • 基于Android平台的花卉识别系统（移动终端版）.zip
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    本项目为一款基于Android平台开发的花卉识别应用，用户只需拍摄花朵照片即可迅速获取详细的植物信息。通过集成先进的图像识别技术，旨在帮助用户便捷地了解身边的花卉世界。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。这些代码涵盖了STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java，Python，web开发（如HTML/CSS/JavaScript）、C#等领域的项目。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格的测试和验证，确保可以直接运行并正常工作后才上传。 【适用人群】：适合初学者或有一定基础的技术爱好者学习不同技术领域使用。这些资源可用于毕业设计、课程作业、大作业或者初期的工程项目立项等场景。 【附加价值】：项目代码具有很高的参考与借鉴意义，使用者可以在这些基础上进行修改和扩展以实现更多功能。对于有经验的研究人员来说，则可以利用现有基础进一步开发创新应用。 【沟通交流】：如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时提出疑问并得到解答。我们鼓励下载、学习及实践，并希望所有用户能够相互支持共同进步。 请注意： 1. 本资源仅供开源学习和技术探讨之用，请勿用于商业用途。 2. 若发现有侵权字体或图片等问题请告知处理。
     
  • 基于Android Studio的移动终端花卉识别系统实现-源码.zip
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    本项目为一个基于Android Studio开发的移动花卉识别应用，通过图像识别技术帮助用户快速准确地识别各种花卉。包含完整源代码。 在Android Studio环境中使用Java语言开发一个基于移动终端的花卉识别系统。该应用旨在利用手机或平板电脑等移动设备实现对各种花卉的自动识别功能。整个项目的代码编写与调试均通过Android Studio这一专业的集成开发环境完成，以确保系统的高效性和稳定性。 重写后文本内容更加简洁，并且没有重复信息和不必要的链接，同时保留了原意。
     
  • 安卓Java读取网页源码-花辨识系统: 基于移动终端的花卉识别系统
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    本项目是一款基于安卓平台开发的应用程序，利用Java语言抓取并解析花卉相关网站的数据。结合机器学习算法实现对各类花卉的有效识别，旨在为用户提供便捷准确的花卉信息查询服务。 安卓Java读取网页源码基于移动终端的花卉识别系统介绍 本项目包含两部分：一部分是使用Python开发的分类器；另一部分是一个用Java开发的Android应用程序。当前版本将这两部分内容分别存放在两个仓库中，其中这个仓库专注于花卉分类器。 **技术栈** - 花卉分类器使用的编程语言为 Python - 使用深度学习框架 PyTorch - 采用训练卷积神经网络的方法 **数据集** data文件夹内包含我用于训练的20种花卉的数据集。未来计划继续扩展这个数据集。 这些数据主要来源于以下几个方面： 1. 来自Oxford102Flowers 数据集，该数据集中有102类英国花卉，每种类别含有40到258张图片； 2. 使用Python程序从百度图片批量采集的花卉图像。 请注意，部分花卉的名字是我自己编写的，并且采用的是其学名（通常是拉丁文）。 **使用的20种花卉数据如下所示：** | 编号 | 名称 | 学名 | 图片数量 | | ---- | -------- | --------- | -------:| | 1 | 雏菊 | Daisy | 633 | | 2 | 蒲公英 | Dandelion| 89 | 更多内容请参阅相关博客。
     
  • 安卓Java读取网页源码-花 Recognition: 基于移动终端的花卉识别系统
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    本项目为基于安卓平台的花卉识别应用“花Recognition”，采用Java语言开发，能够通过读取和解析网页源码来实现花卉的智能识别功能。 安卓Java读取网页源码基于移动终端的花卉识别系统介绍：此项目包括一个使用Python开发的分类器和一个使用Java开发的安卓软件。本仓库专注于花卉分类器部分。 **技术栈** - 使用语言: Python - 深度学习框架: PyTorch - 方法: 训练卷积神经网络 关于PyTorch的基本用法，可以参考相关博客资料了解更多信息。 数据集详情： data文件夹内存放了我使用的20种花卉的数据。未来将不断扩展该库。 **数据来源** 1. 5类花卉的数据（每种类别包含600到900张图片）来源于Oxford102Flowers数据库，涵盖英国的102种不同类型的花卉。 2. 部分图像来自百度图片，并通过Python程序进行批量采集。 **注释** - 花卉名称采用的是学名（通常为拉丁文），由我自己编写。 以下是我选择的这二十种花卉的具体信息： | 编号 | name | 名称 | 数量 | | ---- | ------ | ----- | ---- | | 1 | daisy | 雏菊 | 633 | | 2 | dandelion | 蒲公英 |89 | 更多详细信息请访问相关博客。
     
  • 基于Python和ResNet18的花卉识别系统（含UI）
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    本项目开发了一套基于Python编程语言及ResNet18深度学习模型的花卉智能识别系统，并集成用户友好的图形界面。 花卉识别系统采用Python语言开发，并使用了ResNet18模型作为其核心算法部分。该系统还配备了一个用户界面（UI），以便于用户操作和查看结果。
     
  • 基于STM32的智能花卉培育平台.zip
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    本项目开发了一款基于STM32微控制器的智能花卉培育平台。该系统能够自动监测并调节光照、温度和湿度等环境参数，确保花卉健康生长，同时通过无线通信模块实现远程监控与控制功能。 STM32是由STMicroelectronics（意法半导体）公司推出的一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列，在“基于STM32的智能花卉养殖平台”项目中发挥着核心处理器的作用，用于构建一个自动化、智能化的植物养护系统。该系统能够帮助用户精确控制影响花卉生长的关键环境因素，如光照、温度和湿度等，并通过优化这些条件来提高种植效率。 1. **STM32微控制器**：STM32系列提供了多种性能等级和功耗选项，适用于不同规模的应用场景。在智能花卉养殖平台上可能选用的是低功耗型号以确保长时间运行并保持高效能。该微控制器具有丰富的外设接口，如ADC（模拟数字转换器）用于测量环境参数、GPIO（通用输入/输出）控制硬件设备以及定时器来管理光照时间等。 2. **环境监测**：系统通过集成的传感器收集数据，例如温湿度传感器（DHT11或DHT22）检测空气温度和湿度，光敏电阻（LDR）测量光照强度，并且可能还包括土壤湿度传感器用于监控植物根部水分状况。这些信息会被STM32处理并存储起来以供用户参考和调整养殖环境。 3. **控制模块**：根据收集的数据，STM32会通过PWM（脉宽调制）调节LED灯的亮度、使用继电器或电机驱动器操控灌溉系统以及可能利用加热或冷却设备来改变温度等措施进行相应硬件控制操作。 4. **通信接口**：智能花卉养殖平台通常具备无线连接功能，比如Wi-Fi或者蓝牙技术，使得用户可以通过手机应用远程监控和管理种植环境。这需要集成诸如ESP8266的Wi-Fi模块或是nRF52系列的蓝牙模块，并通过串行通讯与STM32进行数据交换。 5. **电源管理**：考虑到户外使用或长时间运行的需求，有效的电力管理系统至关重要。可能采用太阳能电池板配合锂电池的方式供电，并借助MCU控制充电及放电过程以维持系统的稳定运作状态。 6. **软件开发**：在STM32上执行的固件通常会用C或者C++语言编写，并且利用HAL库或LL库来简化硬件操作流程。此外，还需要开发与主机设备通信的数据传输协议以及便于用户使用的图形界面。 7. **数据分析和反馈机制**：智能系统能够记录并分析环境参数数据，通过算法优化控制策略，例如设置阈值报警，在超出预设范围时自动进行调整或通知使用者。这种类型的花卉养殖平台不仅实现了精准农业的目标还为学习嵌入式系统设计、物联网技术和传感器应用等领域提供了实践机会。 总之，“基于STM32的智能花卉养殖平台”是一个结合了软硬件集成、物联网通信及环境监测技术在内的综合性项目，能够极大提升植物养护工作的效率和效果。
     
  • 基于Android平台的移动办公系统
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    本移动办公系统专为Android设备设计，提供日程管理、文档处理及即时通讯等多功能服务，助力用户实现高效便捷的工作体验。 项目管理文档包括资源分配的详细内容以及特定时间段的工作流程设计，可供课程设计参考使用。
     
  • TensorFlow识别花卉
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    本项目利用TensorFlow框架构建了一个花卉分类模型，通过训练神经网络来准确识别不同种类的花卉图片。 TensorFlow识别案例是入门学习的好例子之一，它能够用来识别花朵。
     
  • 花卉识别数据集.zip
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    《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息，旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition（花卉识别数据集）.zip
     
  • 华为云ModelArts平台的花卉分类识别报告.pdf
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    本报告深入分析了基于华为云ModelArts开发的花卉分类识别系统。通过详实的数据和实验结果，展示了该系统的准确率、效率及其在实际应用中的潜力。 本段落详细介绍了使用华为云ModelArts进行花卉识别的步骤，并附有截图和结果分析图像，适合大学生或初学者学习参考。