全球技术学院，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度摘要：有毒植物对人类和动物的健康构成了重大威胁，从而导致各种不良反应，从轻度不适到严重毒性。早期鉴定这些有害植物对于防止意外摄入和最大程度地降低相关风险至关重要。该项目着重于使用机器学习技术来开发有效的系统，以检测有毒植物。提出的解决方案利用了一个综合数据集，其中包括各种植物物种的图像，分为有毒和非毒性类别。卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，使模型可以识别指示有毒植物特征的微妙视觉模式。转移学习是使用预训练的模型应用的，从而增强了系统概括和适应多种植物物种的能力。关键字：检测，识别植物，叶子图案，有毒植物分类。