摘要：随着人工智能技术的快速发展，花卉识别作为计算机视觉领域中的一个重要应用，受到了广泛关注。本研究的目标是综述花卉识别技术的发展现状，探讨当前基于深度学习的花卉识别方法，分析其在实际应用中的效果与挑战，并探讨了未来花卉识别技术的发展方向。

关键词： 花卉识别，人工智能，深度学习，卷积神经网络（CNN）

1.引言

传统的花卉识别方法多依赖于手工特征和经典机器学习模型，这些方法存在一定的局限性，如特征提取困难、对复杂背景的识别能力差等问题。随着深度学习技术的兴起，花卉识别的准确度和效率有了显著提升。通过深度学习和计算机视觉技术，花卉识别系统能够准确识别和分类不同种类的花卉。结合物联网技术，花卉识别系统可与传感器结合，实现实时监测和自动化管理。未来，随着模型的优化和智能AI技术的融合，花卉识别将进一步促进精准农业和生态保护的发展。

2精准花卉识别技术分析

2.1 传统方法

传统的花卉识别方法通常包括以下几个步骤：

1.特征提取：常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。颜色直方图能够反映图像中的颜色分布，纹理特征能反映花卉表面结构的细节，形状特征则主要关注花卉的外形和结构。

2.图像预处理：常见的预处理方法包括去噪、图像增强和边缘检测。通过这些预处理步骤，可以显著提升花卉识别模型的准确性和效率。

3.分类方法：传统的分类方法包括支持向量机（SVM）、k近邻算法（KNN）等。这些方法依赖人工设计的特征，在小范围、结构简单的任务中可以取得较好的效果，但在大规模复杂的图像识别中容易出现分类精度低、鲁棒性差等问题。

尽管这些传统方法在某些应用场景中仍然有效，但它们的局限性使得深度学习逐渐成为主流的花卉识别技术。

2.2人工智能技术

使用人工智能的深度学习（CNN）技术，进行花卉识别。能、自动学习图像的多层次特征，大幅提升识别精度与鲁棒性，尤其在复杂背景、光照变化和模糊图像中表现优异。结合迁移学习技术，借助在大规模数据集（如ImageNet）预训练的模型，可以快速将通用视觉特征迁移至花卉识别任务，并通过微调模型参数，在数据较少的情况下仍能高效、准确地进行训练。此外，通过多模态数据融合，不再仅依赖图像数据，还能整合地理、气候和土壤特性等信息，从而更加全面了解花卉生长环境，提高对形态相似但环境需求不同的花卉的精准识别能力。

3常用的机器学习算法

3.1. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的算法之一，尤其适用于图像识别任务。CNN通过多个卷积层、池化层和全连接层，从图像中提取出低级到高级的特征。在花卉识别中，CNN能够提取花卉的形状、纹理、颜色等视觉特征，自动学习每一层的特征，并将这些特征组合起来进行最终分类。

3.2. 支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类任务。其基本思想是寻找一个超平面，使得不同类别的样本数据能够最大化地被区分开来。在花卉识别中，SVM通常用于将花卉图像的特征向量映射到一个高维空间，进而实现花卉的分类。

SVM能够有效地在特征空间中划分不同的花卉类别也可以通过“多类SVM”扩展来处理多种花卉分类问题，尤其适用于分类之间差异明显的情况，如在识别某些大类花卉时表现较好。

3.3. 随机森林（Random Forest）

随机森林是一种集成学习算法，通过创建多个决策树来进行分类。每棵决策树在训练时都会根据不同的特征子集进行构建，最终通过投票的方式确定分类结果。其优点在于较强的抗过拟合能力和高效的训练速度。随机森林通过随机选择特征，能够有效处理花卉图像中多个特征的组合，保证模型的准确性。

通过多棵决策树的组合，提高了模型的稳定性和准确性。

4机器学习技术在花卉识别中的应用

4.1卷积神经网络（CNN）

在深度学习的应用中，卷积神经网络（CNN）被广泛用于花卉识别。矽递科技（Seeed）旗下的柴火创客团队推出了花卉分类识别模型。该模型采用了FCOS（一种基于全卷积的单阶段目标检测算法），并利用深度卷积神经网络作为网络结构中的骨干网络，能够识别多种花卉种类。段毛毛和翟睿[1]采用Mask R-CNN算法来提取花卉图像中的有效区域，并去除图像中的无效区域，通过减少背景干扰，显著提升了识别性能。实验结果表明，简单背景下的花卉识别准确率提高了3%，而在复杂背景下则提高了5%。

4.2支持向量机（SVM）

在图像识别领域，商汤科技、旷视科技等人工智能公司也应用了支持向量机（SVM）算法，开发出具有高准确率的花卉识别系统。SVM在花卉产业、生态保护、教育等领域的应用，为这些行业提供了高效且准确的图像识别解决方案。王军敏和林辉[2]使用MobileNetV2模型作为骨干网络，构建了一个轻量化的花卉识别模型。该模型能够利用先前训练的知识进行初步的特征提取，通过逐级训练和微调进一步提高准确性。实验表明，该模型在Oxford Flower-102数据集上的识别精度达到了97.76%，而模型的体积仅为9.2 MB，便于在移动设备上进行部署和应用。

4.3随机森林（Random Forest）

大疆农业在其农业无人机业务中，利用随机森林算法分析采集到的花卉图像。该算法能够有效地识别花卉种类及其生长状态，并为精准农业提供数据支持，帮助农场及时采取适当的养护措施，从而提高农业生产的效率和质量。

5总结

基于深度学习的识别方法，显著提高了花卉识别的精度和效率。然而，面对花卉种类繁多、背景复杂等问题，仍有许多挑战需要解决。未来，随着技术的不断进步和数据集的完善，花卉识别技术将在农业、环保、教育等领域发挥更加重要的作用。

参考文献：

[1]段毛毛，翟睿.基于融合卷积神经网络的花卉识别方法[J].计算机与数字工程，2024，52（02）：567-571.

[2]王军敏，林辉.基于轻量化模型和迁移学习的花卉识别[J].平顶山学院学报，2023，38（05）：43-47.

[3]付雪婷，王新鑫，杨凡凡，等.基于卷积神经网络的植物品种识别研究[J].南方农机，2023，54（17）：65-69.

[4]黄程.基于卷积神经网络与注意力机制的细粒度花卉图像分类研究[D].湖南工业大学，2023.DOI：10.27730/d.cnki.ghngy.2023.000538.

[5]王博生.基于小样本的花卉识别方法研究[D].北华航天工业学院，2023.DOI：10.27836/d.cnki.gbhht.2023.000101.

基金项目：由2024年自治区级大学生创新训练计划项目资助，项目名称：《花间智探-深度学习赋能的精准花卉识别》，项目编号：S202414684033

*通讯作者：张璐（1984-），女，广西职业师范学院，讲师，硕士，研究方向：数据分析与处理技术，信息系统、人工智能