一、介绍
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括'墨鱼'、'多宝鱼'、'带鱼'、'石斑鱼'等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。
前端: Vue3、Element Plus
后端：Django
算法：TensorFlow、卷积神经网络算法
具体功能：
- 系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
- 登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
- 在图像识别功能中，用户上传图片后，点击识别，可输出其识别结果和置信度
- 基于Echart以柱状图形式输出所有种类对应的置信度分布图。
- 在智能问答功能模块中：用户输入问题，后台通过对接Deepseek接口实现智能问答功能。
- 管理员可在用户管理模块中，对用户账户进行管理和编辑。
选题背景介绍
随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术已在多个领域展现出巨大应用潜力。在水产养殖、渔业管理和海鲜销售等行业中，准确识别鱼类品种具有重要意义。然而，传统鱼类识别方法依赖人工经验，效率较低且易受主观因素影响。为此，本研究基于TensorFlow框架构建卷积神经网络模型，通过包含墨鱼、多宝鱼、带鱼、石斑鱼等30种常见鱼类的图像数据集进行训练，开发了一套高精度的鱼类识别系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3和Element Plus，后端采用Django框架，不仅实现了图像识别、置信度可视化等核心功能，还集成了文章管理和智能问答模块，为用户提供全面的鱼类识别与信息查询服务，有效解决了传统鱼类识别中的效率与准确性问题。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
四、卷积神经网络算法介绍
卷积神经网络是一种专为处理网格状数据（如图像）而设计的深度学习算法。其核心思想是通过卷积核在输入数据上进行滑动窗口操作，自动提取从低级到高级的层次化特征。
一个典型的CNN结构包含以下关键层：
- 卷积层：使用多个卷积核提取图像的局部特征（如边缘、纹理）。
- 池化层（通常是最大池化）：对特征图进行下采样，减少数据量并保持特征的平移不变性。
- 全连接层：在网络的末端，将学习到的分布式特征映射到样本标记空间，进行分类决策。
通过这种"卷积-池化"的堆叠结构，CNN能够高效处理图像，并具有参数共享和稀疏交互的优点，使其成为图像识别领域的标杆算法。
以下是一个使用TensorFlow的Keras API构建简单CNN模型，用于图像分类的示例片段：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 1. 构建CNN模型序列
model = models.Sequential([
# 第一个卷积块
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 第二个卷积块
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 第三个卷积块
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
# 将特征图展平以输入全连接层
layers.Flatten(),
# 全连接层用于分类
layers.Dense(64, activation='relu'),
# 输出层，假设有30个鱼类类别
layers.Dense(30, activation='softmax')
])
# 2. 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 3. 训练模型 (假设已有训练数据 X_train, y_train)
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
# 4. 使用模型进行预测 (假设有一张图片 img)
# predictions = model.predict(img)
# predicted_class = tf.argmax(predictions[0]).numpy()
这个简化的流程图将CNN的核心流程浓缩为四个层级：
- 输入图像：模型的起点，输入原始图片数据。
- 卷积与池化：这是CNN的核心。卷积层负责提取图像的局部特征，池化层则对特征进行降维，保留最关键的信息。此过程可重复多次。
- 全连接层：将前面提取的分布式特征进行综合和分析，为分类做准备。
- Softmax输出：输出层，计算出图像属于各个类别的概率，得到最终的分类结果。