一、介绍
昆虫识别系统，本项目为一款基于深度学习的昆虫识别系统，融合当前人工智能技术热点，针对10种常见昆虫（包括蜜蜂、甲虫、蝴蝶、蝉、蜻蜓、蚱蜢、蛾、蝎子、蜗牛、蜘蛛）构建数据集，采用卷积神经网络（CNN）进行模型训练，最终实现了高精度的图像识别模型，并搭建了完整的Web端操作平台。
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。
前端: Vue3、Element Plus
后端：Django
算法：TensorFlow、卷积神经网络算法
选题背景与意义 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域展现出巨大潜力。昆虫作为地球上种类最繁多的生物群体，其准确识别对农业、生态研究及科普教育具有重要意义。然而，传统识别方法依赖专家经验，效率低下且门槛较高。为此，本项目旨在开发一款基于深度学习的昆虫识别系统。系统聚焦十种常见昆虫，利用卷积神经网络（CNN）构建高精度识别模型，并通过集成Vue3与Django的Web平台，为用户提供便捷的图像识别、置信度可视化以及智能问答等一站式服务。这不仅推动了AI技术的实际应用，也为昆虫学研究与普及提供了高效的数字化工具。
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（Convolutional Neural Network, CNN）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。其核心思想在于通过"卷积"操作，自动提取图像从低级到高级的层次化特征。
CNN主要由以下关键层构成：
- 卷积层：使用多个可学习的滤波器（或称卷积核）在输入图像上滑动，通过计算局部区域的点积来提取特征（如边缘、角点、纹理）。这极大地减少了参数数量并保留了像素间的空间关系。
- 池化层：通常在卷积层之后，用于对特征图进行下采样（如最大池化），保留最显著特征的同时降低数据维度和计算复杂度，增强模型的平移不变性。
- 全连接层：在网络的末端，将经过多次卷积和池化后提取到的展开特征进行整合，并映射到最终的输出层（如分类任务中的Softmax层）以完成分类或识别。
通过堆叠这些层，CNN能够从原始像素中逐步学习到越来越复杂和抽象的特征，最终实现高效的图像识别。
以下是一个使用TensorFlow和Keras API构建一个简单CNN模型，并在MNIST手写数字数据集上进行训练的示例。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
# 1. 加载并预处理数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
# 将图像重塑为 (28, 28, 1) 并归一化像素值
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
# 2. 构建CNN模型
model = models.Sequential([
# 第一个卷积块
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 第二个卷积块
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 分类器
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax') # 10个数字类别，输出概率分布
])
# 3. 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 4. 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5,
validation_data=(test_images, test_labels))
# 5. 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')
这个流程图清晰地展示了CNN进行图像识别的三个核心步骤：
- 卷积层：接收输入图像，使用卷积核自动扫描并提取局部特征（如边缘、纹理）。
- 池化层：对卷积层输出的特征图进行下采样，保留最关键信息，减少计算量并增强模型稳定性。
- 全连接层：将经过多次卷积和池化后学习到的高级特征进行整合，并映射到最终的输出类别，完成图像分类。
在实际应用中，模型通常会堆叠多个"卷积-池化"层组以学习更复杂的特征，但以上三个环节构成了最核心、不可或缺的识别流程。您的昆虫识别系统正是基于此流程，通过训练让网络学会区分10种不同昆虫的特征。