基于SpringBoot的基于深度学习的图像识别应用设计与开发课程设计

本项目为基于SpringBoot的基于深度学习的图像识别应用设计与实现课程设计SpringBoot实现的基于深度学习的图像识别应用代码(项目源码+数据库+源代码讲解)SpringBoot实现的基于深度学习的图像识别应用设计java项目:基于深度学习的图像识别应用基于SpringBoot实现基于深度学习的图像识别应用(项目源码+数据库+源代码讲解)SpringBoot实现的基于深度学习的图像识别应用研究与开发(项目源码+数据库+源代码讲解)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于深度学习的图像识别应用的开发与应用成为了JavaWeb技术的重要研究领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于深度学习的图像识别应用系统。首先，我们将介绍基于深度学习的图像识别应用的基本概念及其在当前行业中的重要地位，阐述研究的必要性和现实意义。接着，详细分析系统的需求，设计并实现基于JavaWeb的基于深度学习的图像识别应用架构，包括前端界面和后端逻辑。最后，通过测试与优化，确保基于深度学习的图像识别应用系统的稳定运行，为实际业务提供有力支持。此研究期望能为JavaWeb开发领域的实践与创新提供参考。

基于深度学习的图像识别应用系统架构图/系统设计图

基于深度学习的图像识别应用技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分，以实现不同职责的明确划分。Model（模型）专注于应用程序的数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理及业务处理。View（视图）构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。多种形态的视图，如GUI、网页或文本界面，皆可体现这一角色。Controller（控制器）作为应用程序的中心协调者，接收用户输入，进而调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求。这种分离关注点的策略显著提高了代码的可维护性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台特性在桌面应用和Web应用领域占据重要地位。它不仅是构建桌面界面应用程序的理想选择，同时在提供网络服务和后台处理方面表现出色。在Java中，变量是核心概念，代表着数据的存储单元，通过操作变量来管理内存，这在一定程度上增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的程序能够抵抗某些特定的病毒攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。 Java的动态性是其另一大亮点，它的类库不仅包含丰富的基础类，还支持类的重写和扩展，允许开发者根据需求拓展功能。这种特性使得Java具备强大的可塑性，程序员可以创建可复用的模块化组件，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码的复用性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。这一架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，来接入和交互服务器端的应用。在当前信息化社会，B/S架构之所以广泛应用，主要是由于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式提供了便利性，开发者可以更高效地构建应用程序。其次，对于用户来说，仅需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能计算机，即可访问系统，这极大地降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，能节省大量费用。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能随时随地获取所需信息。再者，用户已习惯于通过浏览器浏览多样化信息，若需要安装额外软件可能引发用户的抵触情绪，影响信任度。综上所述，选择B/S架构适应了本设计对于易用性、经济性和安全性的需求。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款为简化Spring应用初始搭建以及开发过程而设计的框架，它同样适用于新手和经验丰富的Spring框架开发者。学习资源丰富，无论英文还是中文教程，全球范围内都能找到大量指导材料。该框架允许直接运行Spring项目，无需将代码打包成WAR格式，得益于其内建的Servlet容器。此外，Spring Boot提供应用程序监控功能，使得开发者能够在运行时实时监控项目状态，高效地定位并解决问题，从而实现快速故障排查和修复。

Vue框架

Vue.js 是一款渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。该框架旨在无缝融入既有项目，也可用于开发全方位的前端解决方案。其核心专注于视图层，学习曲线平缓，且具备简便的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js 通过组件化方法，鼓励将用户界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和可维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js 对新手开发者尤其友好，便于快速上手。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它的名称直指其实质——管理和维护基于关系的数据结构。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出。尤为关键的是，它在实际的租赁场景下表现优异，同时具备低成本和开源的优势。这些因素共同决定了MySQL成为本次毕业设计的理想选择。

基于深度学习的图像识别应用项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于深度学习的图像识别应用数据库表设计

1. tuxiangshibie_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，唯一标识用户
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于深度学习的图像识别应用系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于深度学习的图像识别应用系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于深度学习的图像识别应用的通信和找回密码功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录加入基于深度学习的图像识别应用系统的时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录基于深度学习的图像识别应用的时间

2. tuxiangshibie_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于深度学习的图像识别应用中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录执行操作的精确时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，用于基于深度学习的图像识别应用系统审计追踪

3. tuxiangshibie_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	主键，管理员唯一标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于深度学习的图像识别应用后台系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于深度学习的图像识别应用后台系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于深度学习的图像识别应用后台系统的通信和通知
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录加入基于深度学习的图像识别应用后台系统的时间

4. tuxiangshibie_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息标识，如系统名称、版本等
INFO_VALUE	TEXT	与INFO_KEY关联的具体信息，用于存储基于深度学习的图像识别应用的核心配置
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后修改时间，记录基于深度学习的图像识别应用信息更新的时间点

基于深度学习的图像识别应用系统类图

基于深度学习的图像识别应用前后台

基于深度学习的图像识别应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的图像识别应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的图像识别应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的图像识别应用测试用例

1. 登录功能

测试编号	描述	输入	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	正常登录	用户名：admin 密码：123456	登录成功，跳转到主页面	基于深度学习的图像识别应用系统应显示欢迎信息和主菜单	Pass
TC1.2	错误密码	用户名：admin 密码：wrongpassword	登录失败，提示错误信息	系统应显示“密码错误”提示	Pass

2. 数据添加功能

测试编号	描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	添加新用户	姓名：TestUser 邮箱：test@example.com 密码：Secure123	新用户数据保存成功，返回确认信息	基于深度学习的图像识别应用系统应在数据库中找到新添加的用户	Pass
TC2.2	缺失必填项	姓名：邮箱：test@example.com 密码：Secure123	添加失败，提示缺少信息	系统应提示“姓名不能为空”	Fail

3. 数据查询功能

测试编号	描述	查询条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	搜索用户名	关键词：TestUser	显示包含TestUser的用户列表	基于深度学习的图像识别应用系统应返回TestUser的相关信息	Pass
TC3.2	无效搜索关键词	关键词：empty	无结果返回，提示信息	系统应显示“未找到匹配结果”	Pass

4. 数据删除功能

测试编号	描述	删除操作	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	删除特定用户	用户ID：123	用户删除成功，更新用户列表	基于深度学习的图像识别应用系统应从列表中移除该用户，数据库中无此记录	Pass
TC4.2	试图删除不存在的用户	用户ID：999	删除失败，提示错误信息	系统应提示“用户ID不存在”	Fail

基于深度学习的图像识别应用部分代码实现