一、介紹

動物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對4種常見的動物圖片數據集（貓、雞、馬、狗）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建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：
在人工智能技術蓬勃發展的當下，動物識別作為計算機視覺領域的重要應用方向，有着廣泛的實際需求，如動物保護監測、智能安防等場景均需精準高效的動物識別能力。在此背景下，我們開展了動物識別系統的研發項目。該系統基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，利用貓、雞、馬、狗4種常見動物圖片數據集訓練，以獲取高精度識別模型。同時，為方便用户操作，項目還採用Html、CSS等搭建前端界面，Django處理後端邏輯，Ajax實現數據通信，搭建起Web可視化操作平台。

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/xtcmVA

四、卷積神經網絡算法介紹

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種專門為處理具有網格結構數據（如圖像）而設計的深度學習模型。它通過卷積層自動提取圖像的局部特徵，利用池化層降低數據維度、減少計算量並增強特徵魯棒性，再通過全連接層對提取的特徵進行分類或迴歸。CNN的核心優勢在於能夠自動學習圖像的層次化特徵，從邊緣、紋理等低級特徵逐步組合成高級語義特徵，無需人工手動設計特徵提取規則，大大提高了圖像識別的準確率和效率。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 構建CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

上述代碼構建了一個簡單的CNN模型，包含兩個卷積層和池化層用於特徵提取，一個展平層將特徵圖轉換為一維向量，最後通過兩個全連接層進行分類。此模型適用於圖像分類任務，通過調整網絡結構和參數，可適配不同數據集和識別需求。