1. 研究目的与意义
生态文明建设已成为新时代国家发展全局的关键任务，而建设生态文明，需要加强对公众的环境教育，特别是植物科普教育。
长期以来园林植物科普工作主要依赖于人工解说、标牌展示、图解说明等，随着时代的发展，传统的科普教育形式和活动内容，已经不能满足人们日益增长的物质和文化需求，互联网的快速发展，为植物科普提供了新的途径。
为此，本课题提出构建一款基于深度学习的园林植物科普平台，为广大公众和植物爱好者们提供植物科普教育和交流分享等服务，实现植物智慧识别、科普教育、综合管理、公共服务于一体，助力城市生态文明建设。
2. 课题关键问题和重难点
1.利用各类深度学习算法完成对现实植物的图像扫描并识别植物类型。
2.构建数据库存放关于各类植物的学名、特性等植物信息为系统的科普功能提供相应内容。
3.构建社区模块，能够使用户之间相互实时沟通交流（包括了回复功能）。
3. 国内外研究现状（文献综述）
前言植物是地球上所有生命的支柱,若要更好地保护植物就必须对植物的种属有更细致的了解。
传统的植物分类方法对设备和识别人员有较高的要求,而今计算机技术得到高速发展,借助图像处理、深度学习等技术能够更快速更准确地进行植物分类。
叶片作为高等植物普遍存在且容易观察的重要器官,在基于深度学习等计算机技术的植物分类中通常被选择为特征载体。
4. 研究方案
关于基于深度学习的园林植物科普平台，设计了如下总体方案：系统包括六个模块，分别是植物识别模块、植物科普模块、社区交流模块、园林专家咨询模块、预警通知模块以及个人中心模块。其中，植物识别模块的功能是利用深度学习技术，拍照识别植物类别；植物科普模块的功能是展示所选取的植物相关信息，为用户普及植物知识，满足用户的快速学习和查询要求；社区交流模块的功能是提供平台上的用户之间相互提问、经验交流等；园林专家咨询模块的功能是由园林专家为用户提供权威性的问题解答；预警通知模块的功能是用户如果发现园林某些植物出现异常时，可以及时上报问题；个人中心模块的功能是负责个人的信息维护。图4-1是系统总体结构图。
图4-1 系统结构图
5. 工作计划
2022-2022-2学期：第1-2周：提交开题报告，并进行课题的需求分析。
第3周：在导师的指导下进行课题详细设计。
第4周：在导师指导下进行课题模块化设计并进行模块代码编写与调试。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
