一、介绍
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对30种常见的鱼类图片数据集（'墨鱼'、'多宝鱼'、'带鱼'、'石斑鱼'等）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： 随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的图像识别系统在水产养殖、渔业管理及海洋生态研究等领域展现出重要应用价值。传统鱼类识别依赖人工经验，效率较低且易出错。本项目基于TensorFlow框架，采用ResNet50卷积神经网络构建高效识别模型，通过对包含墨鱼、多宝鱼、带鱼、石斑鱼等30种常见鱼类图像数据集的训练，获得较高精度分类能力。为进一步提升系统的可用性与交互性，项目结合Django后端框架与HTML、CSS、Bootstrap前端技术，并利用Ajax实现异步通信，搭建了一套功能完整的Web可视化操作平台，为鱼类识别提供便捷、直观的应用工具。
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（CNN）是深度学习领域中专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的核心算法。其核心思想是通过三个关键操作来模拟人眼对图像的局部感知机制：
- 卷积：使用多个可学习的"滤波器"在输入图像上滑动，提取局部特征（如边缘、纹理）。这种局部连接和权值共享的特性极大地减少了参数数量。
- 池化：对卷积后的特征图进行下采样（如最大池化），保留主要特征的同时减少数据维度，增强模型对微小位移的鲁棒性。
- 全连接：将最终提取到的二维特征图"展平"成一维向量，并通过传统的全连接层进行综合判断，输出分类结果。
通过堆叠多个"卷积-池化"层，CNN能够从底层到高层逐级提取并组合特征，最终实现高效的图像识别。
以下是一个使用TensorFlow的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 layers, models
# 1. 加载并预处理数据（MNIST数据集）
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255 # 归一化并调整形状为 (样本数，高，宽，通道数)
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
# 2. 构建CNN模型
model = models.Sequential([
# 第一层卷积和池化
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 第二层卷积和池化
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 将特征图展平，接入全连接层
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出10个类别的概率
])
# 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, batch_size=64)
# 5. 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'\n测试准确率：{test_acc}')这段代码演示了CNN构建的核心流程：数据准备、模型搭建、训练与评估。模型结构包含两个卷积-池化层，用于提取从简单到复杂的特征，最后通过全连接层进行分类。在实际应用中（如您的鱼类识别项目），只需将此处的MNIST数据替换为您的鱼类图片数据集，并可能调整网络结构（如使用ResNet50等更深的网络）和输入尺寸，即可实现特定场景的图像识别任务。 
结构说明：
- 输入预处理：对原始图像进行初始卷积和池化操作，提取基础视觉特征。
- 残差主干：这是ResNet的核心思想，通过跳跃连接避免梯度消失，使深层网络训练成为可能。
- 块级堆叠：整个网络由4种不同结构的残差块（Conv Block和Identity Block）按特定比例（3,4,6,3）组合而成，分别负责下采样和深度特征提取。
- 分类输出：最后通过全局平均池化将空间特征转换为向量，经全连接层输出类别概率。
这种四模块划分既保留了ResNet50的关键架构特征（残差连接、块级设计），又避免了过于细节的技术描述，更符合简明流程图的要求。