项目介绍
本项目基于深度学习技术设计并实现了一个智能鱼类识别系统。系统采用B/S架构，后端使用Python Flask框架构建RESTful API接口，前端实现图像上传与识别结果展示功能。系统核心利用TensorFlow深度学习框架，基于ResNet50卷积神经网络模型，实现了对30种常见鱼类的自动识别与分类，包括墨鱼、带鱼、石斑鱼、草鱼等。系统具备完整的用户管理功能，支持用户注册登录、身份验证（JWT）、图像上传识别、识别历史记录查询与管理等功能。通过本地图片存储和SQLite数据库管理系统数据，系统采用模块化设计思想，将用户认证、用户管理、图像识别、通知公告等功能独立封装，具有良好的可扩展性和维护性。
选题背景与意义
随着水产养殖业的快速发展和对海洋生态环境保护的重视，鱼类种类识别在渔业资源调查、水产养殖管理、食品安全监管等领域具有重要应用价值。传统的鱼类识别主要依赖人工分类专家，存在识别效率低、成本高、主观性强等局限性。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性进展，为鱼类自动识别提供了新的解决方案。本课题设计的智能鱼类识别系统，利用卷积神经网络强大的特征提取能力，实现了对鱼类图像的自动分类识别，不仅能大幅提高识别效率和准确性，还能为鱼类科学研究、渔业生产管理、水产品质量检测等提供智能化技术支持。同时，该系统的研究对于推动人工智能技术在水产领域的应用具有重要的理论意义和实用价值。
关键技术栈：TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，在本项目中承担核心模型训练和推理任务。系统使用TensorFlow 2.12.0版本，采用Keras高级API构建ResNet50卷积神经网络模型。TensorFlow提供完整的深度学习工具链，支持从模型定义、训练、评估到部署的全流程开发。在图像识别应用中，TensorFlow能够高效处理图像数据的张量运算，提供丰富的图像预处理API，如图像解码、尺寸调整、归一化等操作。系统通过tf.io.read_file、tf.image.decode_jpeg、tf.image.resize等函数完成图像加载和预处理，使用tf.keras.models.load_model加载训练好的ResNet50模型，并利用model.predict方法进行图像分类预测。TensorFlow的自动求导机制和GPU加速支持，使模型推理过程高效稳定，确保系统在批量识别场景下的性能表现。此外，TensorFlow具有良好的跨平台兼容性，便于模型在不同环境中部署和运行。
技术架构图
系统功能模块图
演示视频 and 完整代码 and 安装
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