【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

一、介绍

动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）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。

技术栈：

项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
后端基于Django处理逻辑请求
基于Ajax实现前后端数据通信

选题背景与意义：在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。在此背景下，我们开展了动物识别系统的研发项目。该系统基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，利用猫、鸡、马、狗4种常见动物图片数据集训练，以获取高精度识别模型。同时，为方便用户操作，项目还采用Html、CSS等搭建前端界面，Django处理后端逻辑，Ajax实现数据通信，搭建起Web可视化操作平台。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址：ziwupy.cn/p/xtcmVA

四、卷积神经网络算法介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型。它通过卷积层自动提取图像的局部特征，利用池化层降低数据维度、减少计算量并增强特征鲁棒性，再通过全连接层对提取的特征进行分类或回归。CNN的核心优势在于能够自动学习图像的层次化特征，从边缘、纹理等低级特征逐步组合成高级语义特征，无需人工手动设计特征提取规则，大大提高了图像识别的准确率和效率。

python 复制代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

上述代码构建了一个简单的CNN模型，包含两个卷积层和池化层用于特征提取，一个展平层将特征图转换为一维向量，最后通过两个全连接层进行分类。此模型适用于图像分类任务，通过调整网络结构和参数，可适配不同数据集和识别需求。