植物作为生物圈运转的推动力量,维持着整个大自然物质循环与能量流动,在整个地球生物圈的运转中,起着不可代替的作用。近年来,随着全球工业化和人类种种的破坏行为,已经对地球的生态环境造成了不可逆转的破坏。因此,植物的保护与研究是很重要的一个课题。在自然环境中,收集到的植物叶片图片大多背景复杂、光照不一,利用传统识别方法时存在特征难以提取、准确率不高、识别速度慢等问题。本文针对上述问题提出了一种基于机器学习的植物叶片分类识别算法。主要研究工作如下:（1）针对现有叶片样本数据集质量的参差不齐,样本图片中存在噪声干扰、背景复杂等问题,本文构建了包含20类常见植物叶片的数据集样本,并加入了包含多种类别、背景噪声干扰较少的ICL植物叶片数据集中的相关植物叶片样本图片,作为原始样本数据。为了提升识别率,在此基础上对图像进行批量预处理,再对样本数据集进行旋转、增强等扩充,最终得到2500张统一尺寸、图像背景纯白无阴影的样本数据集,并按照3:1的比例分为训练集和验证集,使用YOLOv5模型网络进行训练验证预处理有效性。通过实验发现,在对原始样本数据预处理前,树叶种类识别准确率较低,仅仅为79%,经过多项预处理过程后,树叶种类识别的准确率达到87.7%,识别效果显著提升。（2）针对叶片图片中因复杂背景导致边缘部分特征信息提取不充分、定位偏差大等问题,本文引入SENet与CA两种注意力机制,并对YOLOv5s网络模型中的损失函数进行调整与优化。实验结果表明,对于损失函数的调整优化,减小了预测框定位偏差,利于密集区域中叶片的检测。添加注意力机制则提高了目标特征在位置与信道上的联系,有利于网络更加完善地提取和利用叶片边缘的关键特征信息,从而提升网络识别精准率。通过对比实验发现加入CA注意力机制与优化损失函数结合后模型的平均精度值（Mean Average Precision,m AP）为94%,其检测效果与边框回归结果较其他网络模型提高了3%-6%,有效的增强了网络的识别性能。（3）当前植物叶片分类研究较少,为了提升植物叶片的检测效率,降低识别专业程度的要求,本文提出一种轻量化YOLOv5s网络模型。根据植物叶片识别系统任务的要求,引入了新的轻量化卷积技术GSConv,并使用Slim-Neck结构模块,降低模型的复杂度和参数量同时保持模型的准确性,提升运算速度,实现更高效移动端的部署。为构建植物叶片识别统一系统,设计实现了Web端的植物叶片识别系统,使用前后端调用方式将模型与网页之间进行数据互联,达到叶片识别实时检测的要求,降低对非专业植物叶片识别人员的知识储备要求。