叶片疾病检测系统部署说明文档

2025-04-21 暂无评论

系统概述

叶片疾病检测系统是一个基于Spring Boot和Python机器学习模型的应用程序，用于检测植物叶片疾病。系统由三个主要部分组成：

前端：用户界面，允许用户上传图片并查看检测结果
后端服务（Spring Boot）：处理用户请求、图像上传和数据存储
模型服务（Python）：执行叶片疾病检测的机器学习模型
数据库功能说明
在叶片疾病检测系统中，数据库主要用于：
存储检测记录：每次用户上传图片进行疾病检测时，系统会创建一条检测记录，包含以下信息：
- 检测ID（自动生成）
- 上传图片的路径
- 检测结果（疾病名称）
- 检测置信度（百分比）
- 疾病详细信息（症状、防治方法等）
- 热力图路径（用于可视化显示病变区域）
- 检测时间
支持历史记录查询：用户可以查看过去的所有检测记录，便于跟踪植物健康状况的变化。

错误记录管理：当检测过程出现错误时，系统会记录错误信息，便于后续排查问题。

系统架构

叶片疾病检测系统
├── 前端 (HTML/CSS/JavaScript)
├── 后端服务 (Spring Boot)
│   └── 数据库 (MySQL)
└── 模型服务 (Python)

部署要求

硬件要求

CPU: 至少2核
内存: 至少4GB
存储: 至少10GB可用空间
软件要求
JDK 11或更高版本
Maven 3.6或更高版本
Python 3.8或更高版本
pip（Python包管理器）
MySQL 8.0或更高版本
部署步骤
1. 数据库配置
安装MySQL：
```
brew install mysql
```

启动MySQL服务：
```
brew services start mysql
```

创建数据库和用户：

CREATE DATABASE leaf_disease_detection;
CREATE USER 'leafuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'your_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON leaf_disease_detection.* TO 'leafuser'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;

数据库配置在后端的 application.properties 文件中：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_disease_detection
spring.datasource.username=leafuser
spring.datasource.password=your_password
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update

2. 模型服务部署

安装Python依赖：

cd /Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/model
pip install -r requirements.txt

启动模型服务：

cd /Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/model
python app.py

模型服务默认在 http://127.0.0.1:3000 上运行。

3. 后端服务部署

编译后端服务：

cd /Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/backend
mvn clean package

配置上传目录和模型服务URL：
在 application.properties 文件中确保以下配置正确：

app.upload.dir=/Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/uploads
model.service.url=http://127.0.0.1:3000

启动后端服务：

cd /Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/backend
java -jar target/backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar

后端服务默认在 http://localhost:8080 上运行。

4. 前端部署

前端是静态HTML/CSS/JavaScript文件，可以通过以下方式部署：

直接从文件系统打开：

open /Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/frontend/index.html

或者使用简单的HTTP服务器：

cd /Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/frontend
python -m http.server 8000

然后在浏览器中访问 http://localhost:8000 。

数据库表结构

系统主要使用 detection_record 表存储检测记录：

CREATE TABLE detection_record (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    image_path VARCHAR(255) NOT NULL,
    result VARCHAR(255),
    confidence DOUBLE,
    details TEXT,
    heatmap_path VARCHAR(255),
    detection_time DATETIME
);

API接口说明

模型服务API

健康检查
- URL: GET /health
- 响应: {"status": "ok"}

预测接口

URL: POST /predict
请求: 表单数据，包含 image 字段（图片文件）

响应: JSON格式

{
  "result": "疾病名称",
  "confidence": 0.95,
  "details": "疾病详细信息...",
  "heatmapPath": "/path/to/heatmap.jpg"
}

后端服务API

上传图片并检测疾病

URL: POST /api/detect
请求: 表单数据，包含 file 字段（图片文件）

响应: JSON格式

{
  "id": 1,
  "imagePath": "/uploads/image.jpg",
  "result": "疾病名称",
  "confidence": 95.0,
  "details": "疾病详细信息...",
  "heatmapPath": "/uploads/heatmap.jpg",
  "detectionTime": "2023-05-20T14:30:45"
}

获取所有检测记录
- URL: GET /api/records
- 响应: JSON数组，包含所有检测记录
获取单个检测记录
- URL: GET /api/records/{id}
- 响应: JSON格式的单个检测记录
  故障排除
数据库连接问题
- 确保MySQL服务正在运行： brew services list
- 检查数据库连接配置是否正确
- 检查数据库用户是否有足够的权限
- 常见错误： Connection refused 表示MySQL服务未启动
模型服务连接问题
- 确保模型服务正在运行
- 检查 model.service.url 配置是否正确
- 检查防火墙设置是否允许端口3000的连接
图片上传问题
- 确保 app.upload.dir 目录存在且有写入权限
- 检查上传的图片格式是否为JPG或PNG
- 检查图片大小是否超过限制（5MB）
  数据备份与恢复

备份数据库：

mysqldump -u leafuser -p leaf_disease_detection > backup.sql

恢复数据库：

mysql -u leafuser -p leaf_disease_detection < backup.sql

叶子疾病检测系统的Java使用和后端部署结构

根据您的项目文件，我可以看到这是一个叶子疾病检测系统，使用了Java Spring Boot作为后端框架。以下是对Java使用和后端部署结构的详细分析：

1. Java技术栈

1.1 核心框架

Spring Boot 2.7.0 ：作为主要的后端框架
Java 11 ：项目使用的Java版本
1.2 主要依赖
从 pom.xml 文件中可以看到：
Spring Boot Starter Web：提供Web应用程序支持
Apache HttpClient/HttpCore：用于HTTP请求处理
其他Spring Boot相关依赖
2. 后端代码结构
根据 inputFiles.lst 文件，后端代码组织如下：

2.1 主要包结构

com.leafdisease.backend/
├── LeafDiseaseApplication.java (主应用程序入口)
├── controller/
│   └── DetectionController.java (API控制器)
├── service/
│   ├── DetectionService.java (接口)
│   ├── LeafDiseaseService.java (接口)
│   └── impl/
│       └── DetectionServiceImpl.java (实现类)
├── entity/
│   └── DetectionRecord.java (数据实体)
├── model/
│   └── DetectionResult.java (结果模型)
├── config/
│   ├── AppConfig.java (应用配置)
│   ├── ModelServiceConfig.java (模型服务配置)
│   └── WebConfig.java (Web配置)
└── exception/
    └── GlobalExceptionHandler.java (全局异常处理)

2.2 关键Java类

从 ModelServiceConfig.java 可以看到：

@Configuration
public class ModelServiceConfig {
    
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder
            .setConnectTimeout(Duration.ofSeconds(60))  // 增加超时时间
            .setReadTimeout(Duration.ofSeconds(60))
            .build();
    }
    
    @Bean
    public String modelServiceUrl() {
        return "http://localhost:5001";  // 确保这个地址和端口与模型服务匹配
    }
}


这表明后端通过REST API与运行在5001端口的模型服务进行通信。

## 3. 数据库配置
从 restart.sh 脚本中可以看到系统使用H2数据库：

H2数据库配置 - 使用文件模式

spring.datasource.url=jdbc:h2:file:/Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/db/leafdb;DB_CLOSE_ON_EXIT=FALSE;AUTO_SERVER=TRUE
spring.datasource.driverClassName=org.h2.Driver
spring.datasource.username=sa
spring.datasource.password=password
spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.H2Dialect
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update

启用H2控制台

spring.h2.console.enabled=true
spring.h2.console.path=/h2-console

系统还有专门的 start-h2.sh 脚本用于启动H2数据库服务。

4. 部署结构

4.1 系统组件

Java后端：运行在8080端口
前端：运行在8888端口（基于HTML/JS/CSS）
模型服务：运行在5001端口（Python实现）
4.2 部署脚本
系统提供了多个脚本来管理部署：

start.sh ：启动系统
restart.sh ：重启整个系统，包括前端、后端和模型服务
shutdown.sh ：关闭系统，释放端口
start-h2.sh ：单独启动H2数据库
4.3 文件存储
系统配置了上传目录：

# 上传目录配置
app.upload.dir=/Users/huxueyan/Desktop/leaf-disease-detection/uploads

# 允许上传大文件
spring.servlet.multipart.max-file-size=10MB
spring.servlet.multipart.max-request-size=10MB


从 uploads 目录中可以看到，系统存储了大量的叶子图像文件，包括原始图像和热力图（heatmap）。

## 5. 构建与运行
项目使用Maven进行构建，通过Maven Wrapper（ mvnw / mvnw.cmd ）确保构建环境的一致性。

从 restart.sh 脚本可以看出完整的启动流程：

1. 停止所有现有服务
2. 启动模型服务（Python）
3. 配置数据库连接
4. 启动后端服务（Java Spring Boot）
5. 启动前端服务
## 6. 系统架构图

┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 前端 │ │ Java后端 │ │ Python │
│ (8888端口) │<────>│ (8080端口) │<────>│ 模型服务 │
└─────────────┘ └─────────────┘ │ (5001端口) │

                       │              └─────────────┘
                       ▼
                 ┌─────────────┐
                 │  H2数据库   │
                 │ (文件模式)  │
                 └─────────────┘

这是一个典型的三层架构应用，前端负责用户界面，Java后端处理业务逻辑和数据持久化，Python模型服务负责叶子疾病的识别和分析。

叶片疾病检测系统部署说明文档

https://www.zhuqiy.com/technology/8.html

本文作者 zhuqiy

发布时间 2025-04-21

许可协议 CC BY-NC-SA 4.0

叶片疾病检测系统部署说明文档

系统概述

数据库功能说明

系统架构

部署要求

硬件要求

软件要求

部署步骤

1. 数据库配置

2. 模型服务部署

3. 后端服务部署

4. 前端部署

数据库表结构

API接口说明

模型服务API

后端服务API

故障排除

数据备份与恢复

叶子疾病检测系统的Java使用和后端部署结构

1. Java技术栈

1.1 核心框架

1.2 主要依赖

2. 后端代码结构

2.1 主要包结构

2.2 关键Java类

H2数据库配置 - 使用文件模式

启用H2控制台

4. 部署结构

4.1 系统组件

4.2 部署脚本

4.3 文件存储