自动植物叶片识别是计算机视觉与机器学习领域的一项重要创新，能够通过分析叶片图像实现植物物种的自动识别。其核心原理是利用深度学习模型从叶片图像中提取关键特征，并将其转化为高维数值向量，即“嵌入”（Embedding）。这些嵌入向量捕捉了叶片的形状、纹理、叶脉结构和边缘特征等关键信息，形成一种“数字指纹”，便于在高维空间中进行比对与分类。 本系统采用ResNet-50作为主干网络，该模型在ImageNet上预训练，具备强大的视觉特征提取能力。通过移除其分类头，仅保留到全局平均池化层的输出，可生成2048维的嵌入向量。每个叶片图像经预处理（调整为224×224像素，归一化）后输入模型，输出的嵌入向量经L2归一化，使其位于单位超球面上，从而保证欧氏距离的可比性。 在识别阶段，系统使用欧氏距离衡量查询图像与数据库中各物种嵌入向量的相似度。距离越小，表示两片叶子越相似。通过遍历数据库，找到距离最近的匹配项，若距离低于设定阈值（如0.68），则判定为该物种；否则返回“未知”。为提升效率，可引入FAISS等近似最近邻索引。 系统基于UCI一百种植物叶片数据集（1600张图像，100个物种）构建，数据已按80%训练、10%验证、10%测试划分。实验结果显示，测试集Top-1准确率达96.9%，Top-5准确率高达99.4%，误报率仅0.8%，误检率2.3%，单图推理时间平均仅12毫秒，具备实时应用潜力。 通过t-SNE降维可视化，可观察到同物种嵌入聚集成紧密簇，不同物种间明显分离，验证了模型的判别能力。距离分布分析显示，种内距离显著小于种间距离。ROC曲线AUC达0.987，Youden指数确定最优阈值为0.68，PR曲线在高召回率下仍保持高精度，说明系统在不平衡数据下表现稳健。 该方法在农业、生态监测、教育、药用植物识别和数字图书馆等领域具有广泛应用前景。例如，农民可通过手机拍照识别病害或杂草，保护工作者可快速追踪入侵物种，博物馆可实现互动导览。整体而言，基于深度嵌入与欧氏相似性的植物识别系统具备高精度、高效率与强可解释性，为构建智能化生态感知系统提供了可靠技术基础。