近日，一支充滿活力的青年團隊——林里花探實踐小組，在這個充滿朝氣的暑假展開了一場別具一格的社會實踐活動。以智能花卉識別技術為核心主題，該團隊成員在精細分工下，各展所長，共同致力于推動科技與社會的融合。

一、精細分工，協(xié)力推進

在項目中，團隊成員們各司其職，協(xié)同合作，為項目前期的順利進行和實施打下了堅實基礎。 1、前端工作進度 前端人員作為項目的“門面擔當”，精心設計了林里花探小程序，其直觀便捷的操作界面為用戶提供了便利。他們利用爬蟲技術采集到了野生花卉網(wǎng)站中的多種野生花卉的圖片，并對采集圖片進行了數(shù)據(jù)的標注，同時設計出了小程序的基本界面。 2、后端工作進度 后端人員以穩(wěn)定可靠的flask框架構建了服務端，在前期已經(jīng)確定好的框架上學習了相關的python知識。他們專注于優(yōu)化系統(tǒng)性能，確保數(shù)據(jù)安全傳輸和高效處理并且結合模型訓練人員訓練出來yolov8模型填寫了部分代碼。

3、模型訓練工作進度 模型訓練人員則是團隊的“智慧核心”，他們訓練出了yolov8模型，并將識別和檢測到的數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)集之中。通過不斷調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化算法，有效提升了模型的性能。為后續(xù)將模型封裝到小程序的后端奠定了基礎。

4、宣傳設計工作進度 宣傳設計人員作為項目的“傳播使者”，利用公眾號策劃宣傳內(nèi)容，制作生動有趣的圖文并茂的推文，加強對于林里花探實踐項目的宣傳，讓更多的人感受到野生花卉的魅力。

二、協(xié)作的力量，中期成果展示

在實踐過程中，前端人員首先運用爬蟲技術努力采集到野生花卉網(wǎng)站中的多種野生花卉的圖片和文本標簽，為后續(xù)工作初步搭建了較為豐富的數(shù)據(jù)基礎。同時，他們盡力設計出小程序的基本界面，使其在一定程度上具備了良好的用戶交互性。后端人員基于前期確定的flask框架，積極學習相關的python知識，并與模型訓練人員密切配合。他們結合訓練出的yolov8模型認真填寫部分關鍵代碼，為整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供了一定保障。模型訓練人員專注于模型的優(yōu)化，經(jīng)過不斷嘗試成功訓練出yolov8模型，將識別和檢測到的數(shù)據(jù)仔細整理放入數(shù)據(jù)集之中，為模型的后續(xù)改進和完善積累了一些寶貴資源。三、后期工作展望

林里花探實踐小組的成員們表示，在前期的實踐工作中仍然存在許多不足的地方，組員們將會對前期工作進行討論總結，對不足的地方進行改正。靈活調(diào)整訓練出的模型參數(shù)，提高識別的精確度，繼續(xù)完善優(yōu)化林里花探小程序的功能，確保能產(chǎn)出一個兼具花卉拍照識別、花卉知識答題和花卉圖片輪播等功能的花卉識別小程序，同時加強對林里探花實踐項目的公眾號運營，讓更多的人了解到我們的項目，讓更多的人感受到野生花卉世界所帶來的獨特魅力。