随着人工智能与计算机视觉的发展，植物叶片识别逐渐成为农业信息化与智能化研究的重要方向。本文基于迁移学习方法，设计并实现了一套植物叶片识别系统。系统采用预训练的 AlexNet 模型作为特征提取网络，并利用迁移学习策略在自建叶片图像数据集上进行微调，从而有效提升分类精度。为了增强用户体验，本文在 MATLAB 平台上开发了图形化界面（GUI），实现了模型加载、图像选择、叶片识别与结果展示等功能。实验部分将数据集按比例划分为训练集和验证集，结果表明所提出的系统在 8 类常见植物叶片识别任务中取得了较高的准确率，验证了迁移学习在小样本图像分类中的有效性。本研究不仅为植物种类识别提供了一种简便可行的技术方案，也为农业智能化发展提供了参考。
作者信息
编号：MDLI-6
大小：496M
环境：Matlab R2020b、2024b
作者：张家梁(自研改进)
引言
植物是生态系统的重要组成部分，植物的健康状况与人类的生产生活密切相关。叶片作为植物的重要器官，其形态特征往往能够反映植物的种类与健康状况。传统的植物叶片识别主要依赖人工观察与经验判断，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。随着深度学习与计算机视觉技术的迅速发展，基于卷积神经网络（CNN）的植物叶片识别方法逐渐成为研究热点。
然而，植物叶片数据具有样本数量有限、种类差异显著等特点，直接训练深度神经网络往往面临过拟合与泛化能力不足的问题。迁移学习（Transfer Learning）为此提供了有效的解决方案。通过利用在大规模图像数据集（如 ImageNet）上预训练的模型，迁移学习能够在小规模叶片数据集上实现高效特征提取与准确分类。
本文基于 AlexNet 网络，采用迁移学习策略进行植物叶片分类，并在 MATLAB 平台开发了图形化用户界面，实现了从图像输入到识别输出的完整流程。实验结果表明，该系统在多个叶片类别识别任务中均取得了较高的准确率，证明了方法的可行性与实用价值。本研究不仅能够为农业生产中的植物识别提供辅助工具，也为未来基于深度学习的农业智能化应用提供了参考。
系统架构
1.系统概述
本系统基于 MATLAB 平台，面向植物叶片图像识别与分类实验设计，主要实现对叶片图像的读取、预处理、深度学习模型加载与推理、叶片类别判别，并通过 GUI 界面实现交互式识别、结果展示与性能分析。系统由 参数设置模块、数据读入模块、图像预处理模块、模型加载模块、分类识别模块、结果可视化模块构成。
参数设置模块：初始化系统关键参数，包括输入图像的统一尺寸（227×227）、批处理大小、网络执行环境（CPU/GPU 自动选择）及预测输出格式（Top-1/Top-K），为模型推理与结果展示提供统一配置。
数据读入模块：支持用户通过文件选择对话框加载单张或多张叶片图像，自动校验文件格式与通道数，并在 GUI 中显示原始叶片图像。
图像预处理模块：对输入图像执行尺寸归一化（227×227）、灰度图 RGB 扩展、数据类型规范化等操作，确保与 AlexNet 模型输入一致，提高识别精度与鲁棒性。
模型加载模块：加载迁移学习训练得到的 netTransfer.mat 模型文件，将其存入系统句柄中，实现模型的调用与参数复用，避免重复加载。
分类识别模块：调用迁移学习后的 AlexNet 模型对输入图像进行特征提取与分类预测，输出对应类别标签与置信度分数，并支持实时计算推理耗时。
结果可视化模块：在 GUI 界面直观展示输入图像、预测类别、Top-K 类别概率分布，并通过标题标注增强可读性。同时提供混淆矩阵绘制接口，辅助整体性能评估。
系统设计目标是实现一个 完整、可复现、可扩展的植物叶片识别实验平台，既能用于 植物图像识别方法的研究与对比实验，也可作为 模式识别课程教学和农业智能化应用开发的参考工具。
2.系统流程图
研究方法
本研究基于 MATLAB 平台，采用迁移学习的 AlexNet 模型，通过图像预处理、特征提取与分类识别流程，实现植物叶片图像的自动分类与性能评估。
实验结果
实验结果表明：这组实验结果展示了系统对 Apple、Blueberry、Cherry、Grape、Peach、Potato、Strawberry、Tomato 等 8 种典型植物叶片的识别效果。所有结果均能正确分类，推理时间基本保持在 0.01–0.23 秒之间，符合实时识别的需求，证明基于 MATLAB 深度学习迁移学习模型（AlexNet） 的识别系统具有 高精度、低延时、跨类别泛化能力强 的优势。
运行gui.m
图1 植物叶片识别结果示例一 —— Apple
分析：系统识别输入叶片为 Apple，置信度较高，识别耗时约 0.236 秒，表明模型能在合理时间内完成推理。
图2 植物叶片识别结果示例二 —— Blueberry
分析：系统准确识别叶片类别为 Blueberry，推理耗时 0.066 秒，证明模型在不同类别数据上仍具备较好泛化能力。
图3 植物叶片识别结果示例三 —— Cherry
分析：输入 Cherry 叶片后，系统快速给出正确分类，耗时 0.046 秒，说明在训练样本充足类别下推理更高效。
图4 植物叶片识别结果示例四 —— Grape
分析：输入 Grape 叶片识别成功，推理耗时 0.128 秒，显示系统在复杂纹理叶片上的处理能力。
图5 植物叶片识别结果示例五 —— Peach
分析：输入 Peach 叶片后，系统准确给出分类结果，耗时仅 0.015 秒，说明模型对该类叶片特征提取简洁有效。
图6 植物叶片识别结果示例六 —— Potato
分析：Potato 叶片识别正确，耗时 0.012 秒，体现了系统在常见作物叶片上的快速响应性能。
图7 植物叶片识别结果示例七 —— Strawberry
分析：系统正确识别出 Strawberry 叶片，耗时 0.013 秒，结果显示在细锯齿边缘叶片上依然有良好的判别效果。
图8 植物叶片识别结果示例八 —— Tomato
输入 Tomato 叶片后系统分类正确，耗时 0.014 秒，进一步验证了模型在多种作物叶片识别上的准确性与鲁棒性。
运行yanzheng.m
图1 验证集中植物叶片分类结果可视化
分析：模型在验证集中能够较好地区分不同植物叶片类别，但番茄和葡萄的预测结果占比较高，显示出一定的数据分布偏倚。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本文基于 MATLAB 平台，构建了一个面向植物叶片识别的深度学习实验系统，通过迁移学习对 AlexNet 网络进行改造和微调，实现了对多种典型植物叶片的高效分类。实验结果表明，该系统在 Apple、Blueberry、Cherry、Grape、Peach、Potato、Strawberry 和 Tomato 等八类叶片识别任务中均能准确分类，推理耗时保持在 0.01–0.24 秒之间，具备较高的实时性和鲁棒性。研究验证了迁移学习在小样本植物图像分类中的有效性，系统不仅可作为植物图像识别方法研究的实验平台，也具有在农业智能化应用中的推广价值。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
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