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。

技術棧：

• 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
• 後端基於Django處理邏輯請求
• 基於Ajax實現前後端數據通信

選題背景與意義：
在生態保護與生物多樣性研究日益重要的當下，精準識別鳥類品種對科研及愛好者而言意義重大。傳統鳥類識別依賴人工比對圖鑑，不僅效率低且對專業知識要求高。隨着人工智能技術發展，利用深度學習算法實現自動化鳥類識別成為可行方向。本項目聚焦於此，採用TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，選用權威的加利福尼亞大學CUB-200-2011鳥類數據集，經多輪迭代訓練出高精度模型。同時，為方便用户操作，還運用Html、CSS等搭建Web可視化平台，實現便捷交互。

二、系統效果圖片展示

三、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝

地址：https://ziwupy.cn/p/CNZ6zx

四、卷積神經網絡算法介紹

ResNet50是一種深度卷積神經網絡（CNN），由微軟研究院於2015年提出，屬於ResNet系列模型。其核心創新是引入殘差塊（Residual Block），通過殘差連接（Shortcut Connection）解決深層網絡訓練中的梯度消失問題，使網絡能夠訓練更深層次的結構（共50層，含49個卷積層和1個全連接層）。殘差塊允許輸入直接跳過部分卷積層，與輸出相加，從而保留更多原始信息，提升特徵提取能力。ResNet50在ImageNet數據集上達到76%的Top-1準確率，廣泛應用於圖像分類、目標檢測等任務。

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

# 加載預訓練模型（不包括頂層分類層）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加自定義分類層
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)  # 假設10個類別
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 凍結預訓練層（可選）
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 示例：預處理單張圖片並預測
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("預測結果:", np.argmax(predictions))

代碼加載預訓練的ResNet50模型（基於ImageNet權重），替換頂層為自定義分類層（10類輸出）。通過凍結預訓練層，可利用其特徵提取能力快速適配新任務（遷移學習）。輸入圖片需預處理為224×224尺寸，並使用preprocess_input標準化像素值。此方法適用於小數據集場景，可顯著減少訓練時間和計算資源需求。