（附源码）基于SSM的基于深度学习的图像识别系统研究与实现

本项目为j2ee项目:基于深度学习的图像识别系统基于SSM的基于深度学习的图像识别系统设计课程设计基于SSM的基于深度学习的图像识别系统毕业设计项目: 基于深度学习的图像识别系统（附源码）SSM实现的基于深度学习的图像识别系统代码基于SSM的基于深度学习的图像识别系统研究与实现【源码+数据库+开题报告】。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系统作为现代企业不可或缺的一部分，其高效、稳定的运行对业务流程至关重要。本论文以“基于JavaWeb的基于深度学习的图像识别系统系统开发”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建安全、可扩展的解决方案。首先，我们将分析基于深度学习的图像识别系统的需求和现有问题，然后详细阐述设计与实现过程，包括架构选择、数据库设计以及关键功能模块的JavaWeb编程。此外，还将讨论测试策略以确保系统的质量和性能。此研究不仅提升基于深度学习的图像识别系统的管理效率，也为JavaWeb应用开发提供实践参考。

基于深度学习的图像识别系统系统架构图/系统设计图

基于深度学习的图像识别系统技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，也能够创建web应用程序，尤其在构建后端系统方面表现出色。在Java中，变量是存储数据的关键概念，它们代表了程序对内存的抽象，内存管理与安全息息相关，这使得Java具备了一定的抵御病毒的能力，从而增强了由Java编写的程序的稳定性。 Java还具备动态特性，允许程序员在运行时调整行为。它的类库不仅限于预定义的基础类，开发者可以进行重写和扩展，以满足特定需求。这种灵活性促进了代码的复用，开发者可以封装功能强大的模块，供其他项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，大大提高了开发效率和代码质量。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。模型（Model）专注于应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理与处理。视图（View）是用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作。它可以表现为图形界面、网页或其他形式。控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型以处理请求，并指示视图更新以反映结果，从而有效地解耦了各个组件，提升了代码的可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java企业级开发中的主流选择，尤其适用于构建复杂的企业应用系统。在这一架构中，Spring担当核心角色，它像胶水一样整合各个组件，管理对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI）的核心理念。SpringMVC作为请求调度器，介入用户的HTTP请求，由DispatcherServlet解析请求，并将其路由至对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis则对传统的JDBC进行了抽象和简化，使得数据库操作更为便捷，通过配置文件将SQL语句与实体类的Mapper接口绑定，实现了数据访问的解耦合。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过浏览器来与服务器进行交互。在当前信息化社会中，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，这种架构在开发层面具有高效性，简化了程序的维护和更新。其次，对于终端用户，它降低了硬件要求，只需具备基本的网络浏览器即可，极大地节省了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中更为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和访问的灵活性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。从用户体验来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，根据上述分析，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其简洁的设计和高效的性能。它在众多数据库系统中脱颖而出，主要归功于其小巧的体积、快速的数据处理能力和开源的特性。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其低成本和源代码开放的优势，特别适用于实际的租赁环境场景。这些关键特点使得MySQL成为毕业设计项目的理想选择。

基于深度学习的图像识别系统项目-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系统数据库表设计

用户表 (shendu_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，基于深度学习的图像识别系统系统的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于深度学习的图像识别系统系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护基于深度学习的图像识别系统账户安全
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		用户电子邮件地址，用于基于深度学习的图像识别系统系统通信
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期，记录加入基于深度学习的图像识别系统的时间

日志表 (shendu_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，基于深度学习的图像识别系统系统操作的日志记录主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		与shendu_USER表关联，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL		操作描述，描述在基于深度学习的图像识别系统系统中的具体行为
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在基于深度学习的图像识别系统系统中的执行时间

管理员表 (shendu_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，基于深度学习的图像识别系统系统的管理员主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，用于基于深度学习的图像识别系统后台管理身份识别
ADMIN_EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员电子邮件，用于基于深度学习的图像识别系统系统通信和找回密码
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保护基于深度学习的图像识别系统后台安全

核心信息表 (shendu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息ID，基于深度学习的图像识别系统系统的核心配置主键
KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键字，标识基于深度学习的图像识别系统系统中的特定配置项
VALUE	TEXT		NOT NULL		值，存储基于深度学习的图像识别系统系统的配置信息
DESCRIPTION	VARCHAR	255			配置说明，解释该配置在基于深度学习的图像识别系统中的作用和意义

基于深度学习的图像识别系统系统类图

基于深度学习的图像识别系统前后台

基于深度学习的图像识别系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的图像识别系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的图像识别系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的图像识别系统测试用例

一、测试目标

确保基于深度学习的图像识别系统信息管理系统能够稳定、高效地运行，满足用户对基于深度学习的图像识别系统数据的管理需求。

二、测试环境

硬件：标准PC配置
软件：Java 8及以上，Tomcat 9.x，MySQL 5.7
浏览器：Chrome最新版，Firefox最新版

三、功能测试用例

编号	功能描述	输入条件	预期输出	结果
TC01	添加基于深度学习的图像识别系统	新基于深度学习的图像识别系统信息（名称、描述等）	基于深度学习的图像识别系统成功添加，页面显示新条目	PASS/FAIL
TC02	查询基于深度学习的图像识别系统	基于深度学习的图像识别系统关键词	匹配的基于深度学习的图像识别系统列表	PASS/FAIL
TC03	修改基于深度学习的图像识别系统	待修改基于深度学习的图像识别系统ID及更新信息	基于深度学习的图像识别系统信息更新，页面显示更新后内容	PASS/FAIL
TC04	删除基于深度学习的图像识别系统	基于深度学习的图像识别系统 ID	基于深度学习的图像识别系统从列表中移除，无相关显示	PASS/FAIL

四、性能测试用例

编号	测试点	预期性能指标	实际结果	结果
PT01	大量基于深度学习的图像识别系统加载	页面加载时间≤3秒	实际加载时间	PASS/FAIL
PT02	并发操作	同时100用户操作，系统无崩溃	系统稳定性	PASS/FAIL

五、兼容性测试用例

编号	浏览器类型	基于深度学习的图像识别系统展示与功能	结果
CT01	Chrome	正常显示，所有功能可用	PASS/FAIL
CT02	Firefox	正常显示，所有功能可用	PASS/FAIL

六、安全测试用例

编号	测试内容	预期结果	实际结果	结果
ST01	用户权限	未授权用户无法访问基于深度学习的图像识别系统数据	访问控制	PASS/FAIL
ST02	数据加密	基于深度学习的图像识别系统信息传输过程中加密	数据安全	PASS/FAIL

基于深度学习的图像识别系统部分代码实现