阐述花卉识别在农业、园艺以及生态环境监测等领域的重要作用，讨论深度学习技术在花卉识别中的应用潜力，明确本研究的目标与研究意义
介绍文献综述的目标：梳理深度学习在花卉识别系统中的研究现状与发展趋势，界定文献综述的范围：涵盖相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
概述深度学习的基础理论与算法，阐述花卉识别模型的基本原理与构建方法，探讨深度学习在花卉识别系统中的应用理论
按照时间顺序梳理深度学习在花卉识别系统中的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍花卉识别系统中常用的深度学习算法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，阐述模型训练与优化的方法：数据增强、迁移学习等
通过具体案例展示不同深度学习算法在花卉识别系统中的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景，如图像分类精度、计算资源消耗等
总结当前深度学习在花卉识别系统中的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性，指出当前技术在实际应用中的优势与不足
分析花卉识别系统在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨深度学习技术在花卉识别领域的潜在限制与不足，如数据标注成本高、实时性要求高等
预测深度学习在花卉识别系统中的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略，如结合其他AI技术、提高模型泛化能力等
归纳本综述的主要发现与观点，阐述深度学习在花卉识别系统中的重要作用与贡献，总结其在实际应用中的表现与影响
提出对未来研究的期望与建议，探讨深度学习技术在花卉识别领域的发展前景与实际应用价值，指出进一步提升系统性能与实用性的可能路径