系统概述

本毕业设计系统基于大数据技术构建，采用先进的人工智能算法和分布式计算框架，主要实现果蔬智能识别功能。系统通过深度学习模型对果蔬图像进行特征提取和分类识别，能够准确识别超过100种常见果蔬品种，识别准确率达到95%以上。

系统简介

技术架构

系统采用前后端分离的现代化架构：

• 前端：Vue.js框架（适配PC端+移动端）
• 后端：SpringBoot 2.7 + MyBatis Plus
• 数据库：MySQL 8.0集群部署
• 缓存：Redis 6.0
• 消息队列：RabbitMQ 3.9
• 部署环境：Docker容器化部署

版本信息

• 当前版本：2025版（2025年3月发布）
• 开发周期：6个月
• 团队规模：3人开发团队

前端框架细节

1. PC端：

   • 使用ElementUI 2.15组件库
   • 支持1920×1080/2560×1440分辨率自适应
   • 采用Webpack 5打包

2. 移动端：

   • 使用Vant 4.0移动端组件库
   • 适配iOS/Android主流机型
   • 支持PWA渐进式网页应用特性

核心功能实现

• 百度AI果蔬识别接口集成：
  • 调用百度飞桨PaddlePaddle深度学习框架
  • 支持JPEG/PNG格式图片上传
  • 最大支持10MB图片文件
  • 平均响应时间<500ms

系统亮点详解

1. 双端适配：

   • 采用响应式布局设计
   • 一套代码适配多种设备
   • 移动端特别优化触控操作体验

2. 数据可视化展示：

   • 使用ECharts 5.0实现
   • 包含识别历史统计图表
   • 支持果蔬营养成分对比雷达图

3. 智能化识别功能：

   • 多模型融合识别算法
   • 支持拍照/相册两种识别方式
   • 提供识别置信度评分
   • 可保存识别历史记录

典型应用场景

1. 超市场景：

   • 顾客扫码识别果蔬信息
   • 显示产地、保质期等数据

2. 家庭场景：

   • 智能冰箱果蔬管理
   • 营养搭配建议

3. 农业场景：

   • 农产品分拣
   • 品质检测