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。
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 ：
在生态保护与生物多样性研究日益重要的当下，精准识别鸟类品种对科研及爱好者而言意义重大。传统鸟类识别依赖人工比对图鉴，不仅效率低且对专业知识要求高。随着人工智能技术发展，利用深度学习算法实现自动化鸟类识别成为可行方向。本项目聚焦于此，采用TensorFlow搭建卷积神经网络算法，选用权威的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，经多轮迭代训练出高精度模型。同时，为方便用户操作，还运用Html、CSS等搭建Web可视化平台，实现便捷交互。
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
ResNet50是一种深度卷积神经网络（CNN），由微软研究院于2015年提出，属于ResNet系列模型。其核心创新是引入残差块（Residual Block），通过残差连接（Shortcut Connection）解决深层网络训练中的梯度消失问题，使网络能够训练更深层次的结构（共50层，含49个卷积层和1个全连接层）。残差块允许输入直接跳过部分卷积层，与输出相加，从而保留更多原始信息，提升特征提取能力。ResNet50在ImageNet数据集上达到76%的Top-1准确率，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
# 加载预训练模型（不包括顶层分类层）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 添加自定义分类层
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x) # 假设10个类别
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 冻结预训练层（可选）
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# 示例：预处理单张图片并预测
img_path = 'example.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = preprocess_input(img_array)
predictions = model.predict(img_array)
print("预测结果:", np.argmax(predictions))代码加载预训练的ResNet50模型（基于ImageNet权重），替换顶层为自定义分类层（10类输出）。通过冻结预训练层，可利用其特征提取能力快速适配新任务（迁移学习）。输入图片需预处理为224×224尺寸，并使用preprocess_input标准化像素值。此方法适用于小数据集场景，可显著减少训练时间和计算资源需求。