一、介绍
鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建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。
选题背景与意义 ：
随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别系统在多个领域展现出广泛的应用价值。鸟类识别作为生物多样性研究与环境监测的重要环节，传统识别方法依赖专家经验，效率较低。本项目基于TensorFlow框架，利用卷积神经网络算法，选用CUB-200-2011鸟类数据集进行模型训练，构建了一个高精度的鸟类识别系统。为提升系统实用性，项目进一步结合Django后端与Vue3前端技术，开发了具备用户管理、文章编辑、图像识别与智能问答功能的可视化Web平台。系统不仅实现了鸟类图像的准确识别与置信度可视化，还通过集成智能问答模块扩展了交互能力，为鸟类研究爱好者与野外工作者提供了便捷高效的技术工具，体现了人工智能技术在专业领域落地应用的重要价值。
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（滤波器） 在输入图像上滑动，局部感受图像的特征（如边缘、纹理），从而有效提取空间层次结构信息。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层构成：
- 卷积层：通过多个卷积核提取局部特征，并共享权重，大幅减少参数数量。
- 池化层（如最大池化）：对特征图进行下采样，保留主要特征的同时降低数据维度，增强模型抗干扰能力。
- 全连接层：将最终提取的展开特征进行整合，用于分类或回归输出。
通过多层堆叠，CNN能够从低级到高级逐层抽象特征，最终实现高效的图像识别。
以下是一个使用预训练ResNet50模型进行图像识别的简单示例。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 1. 加载预训练的ResNet50模型（包含在ImageNet上训练好的权重）
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 2. 加载并预处理图像
img_path = 'your_image.jpg' # 请替换为你的图片路径
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # ResNet50要求输入为224x224
x = image.img_to_array(img) # 将PIL图像转换为NumPy数组
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 添加一个维度，形成（1, 224, 224, 3）的批次
# 3. 使用ResNet50的默认预处理函数处理输入
x = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(x)
# 4. 进行预测
predictions = model.predict(x)
# 5. 将预测结果解码为易读的标签（如'金毛犬'、'电视'等）
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0] # 输出最可能的3个结果
# 6. 打印结果
print('预测结果：')
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i+1}: {label} ({score:.2f})")上述代码演示了利用迁移学习快速实现图像识别。我们无需从头训练复杂的ResNet50，直接加载在大型数据集ImageNet上预训练好的模型，即可对上千种常见物体进行高精度识别。代码关键步骤包括：加载模型、将输入图像调整为模型要求的尺寸和格式、进行预测以及解码输出。其中decode_predictions函数会将模型输出的数字概率转换为人类可读的类别标签和置信度，非常便于直接使用。