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功能介绍

编号：F045
🪲 vue+flask+neo4j+mysql 架构 （前后端分离架构）
🪲 棉花医院AI问答：前端聊天界面体验超棒（对接千问大模型API）
🪲 病虫害图片识别：基于CNN的棉花病虫害识别，可自己训练模型（基于pytorch）
🪲 数据为棉花的四个期对应的 各种虫害
🪲 知识图谱： 模糊查询+图标+双击+拖动等（双击展示数据）
🪲 数据大屏：中国地图显示产地： echarts 分析
🪲 病虫害查询： 分页+模糊查询+卡片展示
🪲 棉花生长周期：展示4个周期
🪲 关键词分析等、登录注册

视频讲解

病虫害知识问答

基于阿里千问大模型API实现的棉花病虫害问答

类似聊天界面

病虫害识别

基于Pytorch CNN卷积神经网络模型实现的病虫害识别
识别叶甲

上传图片，右侧展示识别结果、图片和相关的信息：

知识图谱可视化

可视化

支持模糊搜索显示知识图谱子图，输入“蕾”

点击节点，右侧展示详细节点信息

病虫害知识库搜索

可以搜索各种病虫害，支持模糊搜索+分页，画面美观

棉花周期科普

关键词分析

基于统计、textrank+tfidf双算法的关键词主题词分析

词云分析

基于jieba分词的词云分析

数据大屏

多种echarts可视化图形数据分析的应用，美观大方
通过中国地图分析棉花产地、药物类型、虫害分析、有效成分等

登录和注册

个人信息设置，可修改头像等

通过OCR识别技术进行实名认证

病虫害识别代码

class SimpleCNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(SimpleCNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)self.fc1 = nn.Linear(32 * 32 * 32, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)def forward(self, x):x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))x = x.view(-1, 32 * 32 * 32)x = F.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x# 预测函数
def predict(image_path, model, class_names):# 定义图像预处理# transform = transforms.Compose([#     transforms.Resize((128, 128)),  # 统一大小#     transforms.ToTensor(),# ])transform = transforms.Compose([transforms.Resize((128, 128)),transforms.Lambda(lambda x: x.convert('RGB')),  # 确保转换为RGB模式transforms.ToTensor(),])# 加载和预处理图像image = Image.open(image_path)image = transform(image).unsqueeze(0)  # 增加批次维度# 将图像输入模型进行预测model.eval()  # 设置模型为评估模式with torch.no_grad():outputs = model(image)# print(outputs)_, predicted = torch.max(outputs, 1)print(predicted.item())# 返回预测的类别return class_names[predicted.item()]def predict_interface(test_image_path):# 加载训练好的模型num_classes = 5  # 根据你的数据集类别数量修改model = SimpleCNN(num_classes)model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH))model.eval()# 类别名称（根据你的数据集修改）class_names = ['中黑盲蝽', '台龟甲', '叶甲', '宽棘缘椿', '小长蝽',]  # 替换为实际类别名称# 测试预测# test_image_path = '3.jpg'  # 替换为测试图像的路径predicted_class = predict(test_image_path, model, class_names)return predicted_classif __name__ == "__main__":# 加载训练好的模型num_classes = 5  # 根据你的数据集类别数量修改model = SimpleCNN(num_classes)model.load_state_dict(torch.load('disease_model.pth'))model.eval()# 类别名称（根据你的数据集修改）class_names = ['中黑盲蝽', '台龟甲', '叶甲', '宽棘缘椿', '小长蝽',
]  # 替换为实际类别名称# 测试预测test_image_path = '3.jpg'  # 替换为测试图像的路径predicted_class = predict(test_image_path, model, class_names)print(f'Predicted class: {predicted_class}')