项目介绍
本项目是一个基于深度学习的海洋生物识别系统，采用前后端分离架构实现。前端使用Vue3+Element Plus构建直观友好的用户界面，提供图片上传、识别结果展示、历史记录查询等功能；后端基于Flask框架开发，负责处理前端请求、管理用户数据、调用识别算法；核心识别功能采用TensorFlow深度学习框架，结合ResNet50卷积神经网络模型实现高效准确的海洋生物图像识别。
选题背景与意义
随着海洋资源开发和海洋环境保护意识的提高，海洋生物识别技术在海洋科学研究、渔业资源管理、海洋生态保护等领域具有重要应用价值。传统的海洋生物识别方法主要依赖人工观察和形态学分析，效率低下且受限于专业知识水平。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得突破性进展，为自动化海洋生物识别提供了新的解决方案。
关键技术栈：resnet50
ResNet50是深度学习领域经典的卷积神经网络架构，由微软研究院提出，是ResNet系列模型中的代表性作品。ResNet50采用残差连接（Residual Connection）技术，有效解决了深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以构建得更深，从而提升了模型的特征提取能力和识别精度。
在本项目中，ResNet50作为核心识别算法，负责从海洋生物图像中提取高级语义特征，并通过全连接层进行分类。系统使用TensorFlow框架实现ResNet50模型的训练和推理，通过迁移学习技术，在预训练模型基础上进行微调，提高了模型在海洋生物识别任务中的性能。
技术架构图
系统功能模块图（Mindmap格式）
演示视频 and 完整代码 and 安装
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