javaweb和mysql实现的基于深度学习的图像识别研究与开发

本项目为javaweb和mysql的基于深度学习的图像识别源码javaweb和mysql实现的基于深度学习的图像识别代码(项目源码+数据库+源代码讲解)基于javaweb和mysql的基于深度学习的图像识别设计与开发课程设计（附源码）基于javaweb和mysql实现基于深度学习的图像识别基于javaweb和mysql的基于深度学习的图像识别实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）javaweb和mysql实现的基于深度学习的图像识别研究与开发。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作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发旨在解决现有系统中存在的问题，提升用户体验。本论文以基于深度学习的图像识别的设计与实现为主题，深入探讨JavaWeb技术在现代信息系统构建中的应用。首先，我们将介绍基于深度学习的图像识别的背景及意义，阐述其在行业中的定位和价值。接着，详述系统的需求分析，展示基于深度学习的图像识别的功能模块。随后，通过技术选型，讨论如何利用JavaWeb框架如Spring Boot、Hibernate等构建高效、稳定的后端，以及使用HTML5、CSS3和JavaScript打造用户友好的前端界面。最后，对基于深度学习的图像识别进行性能测试与优化，证明其在实际运行中的优越性。本文旨在为JavaWeb开发提供实践参考，推动相关领域的技术创新。

基于深度学习的图像识别系统架构图/系统设计图

基于深度学习的图像识别技术框架

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML源文件中嵌入Java脚本。这些JSP页面在服务器端执行，通过将Java代码的执行结果转化为HTML格式，随后传输到客户端浏览器展示。该技术简化了构建具有丰富交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet技术起到了关键作用。实质上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的接口，有效地处理HTTP请求，并生成相应的响应内容。

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性、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图则担当用户交互的界面角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，涵盖图形、网页或文本等形式。控制器作为中介，接收用户的输入指令，协调模型和视图来响应这些请求，确保数据流动和用户反馈的顺畅。通过这种职责分离，MVC模式有助于提高代码的可读性和可维护性。

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构形成对比，其核心特点在于用户通过Web浏览器即可与服务器交互。这种架构模式在现代社会广泛应用，主要原因是它能有效应对特定业务需求。首先，B/S架构简化了开发流程，降低了开发者的工作复杂度。其次，从用户角度出发，它对客户端硬件配置要求较低，只需具备网络连接和基本的浏览器软件，这显著降低了用户的成本，尤其在大规模用户群体中，这一优势更为明显。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便捷性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息。在用户体验方面，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专用软件来访问特定服务，可能会引起用户的反感和不信任。因此，根据上述分析，选择B/S架构作为设计基础，能够满足实际需求并提供理想的用户交互体验。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其独特的优势使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效运行的特性，与Oracle、DB2等其他知名数据库相比，显得尤为突出。关键在于，MySQL适应了实际的租赁环境需求，同时具备低成本和开源的优势，这也是我们选择它的核心理由。

Java语言

Java作为一种广泛采用的编程语言，以其多平台适应性和多功能性著称。它不仅支持桌面应用程序的开发，同时在构建网络应用程序方面也发挥着核心作用，尤其是对于后台服务的实现。Java的核心在于其变量机制，这些变量是数据在程序中的抽象表示，它们管理和操作内存，从而间接增强了系统的安全性，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的运行时灵活性，允许程序员对内置类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能集。通过封装可复用的代码模块，开发者可以创建库或框架供其他项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，这种高效率和模块化的特性进一步巩固了Java在软件开发领域的地位。

基于深度学习的图像识别项目-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数据库表设计

1. tuxiangshibie_USER 表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名, 不可为空, 基于深度学习的图像识别系统的登录用户名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码, 不可为空, 用于基于深度学习的图像识别系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱, 用于基于深度学习的图像识别系统的通知和找回密码功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间, 记录用户在基于深度学习的图像识别系统中的注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间, 显示用户最近在基于深度学习的图像识别系统上的活动

2. tuxiangshibie_LOG 表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增主键
USER_ID	INT	关联用户ID, 外键引用tuxiangshibie_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户在基于深度学习的图像识别系统执行的操作类型
DESCRIPTION	TEXT	操作详细描述, 记录用户在基于深度学习的图像识别系统中的具体行为
CREATE_TIME	TIMESTAMP	日志创建时间, 记录操作发生的时间点

3. tuxiangshibie_ADMIN 表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名, 不可为空, 在基于深度学习的图像识别系统内的管理员账号
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码, 不可为空, 用于基于深度学习的图像识别系统的管理员权限验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱, 用于基于深度学习的图像识别系统的通讯和通知功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	管理员创建时间, 记录在基于深度学习的图像识别系统中添加管理员的日期

4. tuxiangshibie_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	核心信息键, 唯一标识核心配置项, 如基于深度学习的图像识别的版本号
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	核心信息值, 存储与基于深度学习的图像识别系统相关的配置信息
DESCRIPTION	TEXT	关键信息描述, 解释该配置项在基于深度学习的图像识别系统中的作用
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间, 记录基于深度学习的图像识别系统配置信息的修改时间点

基于深度学习的图像识别系统类图

基于深度学习的图像识别前后台

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

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

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

基于深度学习的图像识别测试用例

一、登录功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1	正确用户名和密码	基于深度学习的图像识别管理员账号	成功登录界面	基于深度学习的图像识别管理员界面	通过
2	错误用户名	非基于深度学习的图像识别管理员账号	登录失败提示	用户名不存在	通过
3	空密码	基于深度学习的图像识别管理员账号, 留空密码	登录失败提示	密码不能为空	通过

二、数据添加功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4	添加基于深度学习的图像识别信息	新基于深度学习的图像识别信息	数据成功添加	基于深度学习的图像识别信息出现在列表中	通过
5	缺失必填字段	部分基于深度学习的图像识别信息缺失	添加失败提示	提示缺少必要字段	通过

三、数据查询功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
6	搜索基于深度学习的图像识别ID	存在的基于深度学习的图像识别ID	显示对应基于深度学习的图像识别信息	显示正确基于深度学习的图像识别详情	通过
7	搜索不存在的基于深度学习的图像识别ID	不存在的基于深度学习的图像识别ID	搜索结果为空	没有找到匹配基于深度学习的图像识别信息	通过

四、数据修改功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
8	修改基于深度学习的图像识别信息	存在的基于深度学习的图像识别ID及新信息	基于深度学习的图像识别信息更新	更新后的基于深度学习的图像识别信息显示	通过
9	修改不存在的基于深度学习的图像识别ID	不存在的基于深度学习的图像识别ID及新信息	修改失败提示	提示基于深度学习的图像识别ID不存在	通过

五、数据删除功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
10	删除基于深度学习的图像识别信息	存在的基于深度学习的图像识别ID	基于深度学习的图像识别信息从列表中移除	基于深度学习的图像识别信息不再显示	通过
11	删除不存在的基于深度学习的图像识别ID	不存在的基于深度学习的图像识别ID	删除失败提示	提示基于深度学习的图像识别ID不存在	通过

基于深度学习的图像识别部分代码实现