一、介紹
鳥類識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，數據集使用經典的加利福尼亞大學CUB-200-2011鳥類數據集，對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。
前端: Vue3、Element Plus
後端：Django
算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法
具體功能：
- 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯示其可訪問的頁面模塊。
- 登錄系統後可發佈、查看、編輯文章，創建文章功能中集成了markdown編輯器，可對文章進行編輯。
- 在圖像識別功能中，用户上傳圖片後，點擊識別，可輸出其識別結果和置信度
- 基於Echart以柱狀圖形式輸出所有種類對應的置信度分佈圖。
- 在智能問答功能模塊中：用户輸入問題，後台通過對接Deepseek接口實現智能問答功能。
- 管理員可在用户管理模塊中，對用户賬户進行管理和編輯。
選題背景與意義：
隨着人工智能技術的快速發展，基於深度學習的圖像識別系統在多個領域展現出廣泛的應用價值。鳥類識別作為生物多樣性研究與環境監測的重要環節，傳統識別方法依賴專家經驗，效率較低。本項目基於TensorFlow框架，利用卷積神經網絡算法，選用CUB-200-2011鳥類數據集進行模型訓練，構建了一個高精度的鳥類識別系統。為提升系統實用性，項目進一步結合Django後端與Vue3前端技術，開發了具備用户管理、文章編輯、圖像識別與智能問答功能的可視化Web平台。系統不僅實現了鳥類圖像的準確識別與置信度可視化，還通過集成智能問答模塊擴展了交互能力，為鳥類研究愛好者與野外工作者提供了便捷高效的技術工具，體現了人工智能技術在專業領域落地應用的重要價值。
二、系統效果圖片展示
四、卷積神經網絡算法介紹
卷積神經網絡是一種專為處理網格狀數據（如圖像）而設計的深度學習算法。其核心思想是通過卷積核（濾波器） 在輸入圖像上滑動，局部感受圖像的特徵（如邊緣、紋理），從而有效提取空間層次結構信息。CNN主要由卷積層、池化層和全連接層構成：
- 卷積層：通過多個卷積核提取局部特徵，並共享權重，大幅減少參數數量。
- 池化層（如最大池化）：對特徵圖進行下采樣，保留主要特徵的同時降低數據維度，增強模型抗干擾能力。
- 全連接層：將最終提取的展開特徵進行整合，用於分類或迴歸輸出。
通過多層堆疊，CNN能夠從低級到高級逐層抽象特徵，最終實現高效的圖像識別。
以下是一個使用預訓練ResNet50模型進行圖像識別的簡單示例。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 1. 加載預訓練的ResNet50模型（包含在ImageNet上訓練好的權重）
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 2. 加載並預處理圖像
img_path = 'your_image.jpg' # 請替換為你的圖片路徑
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # ResNet50要求輸入為224x224
x = image.img_to_array(img) # 將PIL圖像轉換為NumPy數組
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 添加一個維度，形成（1, 224, 224, 3）的批次
# 3. 使用ResNet50的默認預處理函數處理輸入
x = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(x)
# 4. 進行預測
predictions = model.predict(x)
# 5. 將預測結果解碼為易讀的標籤（如‘金毛犬’、‘電視’等）
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0] # 輸出最可能的3個結果
# 6. 打印結果
print('預測結果：')
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i+1}: {label} ({score:.2f})")上述代碼演示了利用遷移學習快速實現圖像識別。我們無需從頭訓練複雜的ResNet50，直接加載在大型數據集ImageNet上預訓練好的模型，即可對上千種常見物體進行高精度識別。代碼關鍵步驟包括：加載模型、將輸入圖像調整為模型要求的尺寸和格式、進行預測以及解碼輸出。其中decode_predictions函數會將模型輸出的數字概率轉換為人類可讀的類別標籤和置信度，非常便於直接使用。
