Python基于AI的动物识别系统（附源码、文档说明）

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第一章 项目简介

Python基于AI的动物识别系统，利用Python语言，结合OpenCV、yolov5技术进行开发，该系统专为动物识别领域设计，旨在通过计算机视觉技术实现对动物的快速、准确识别，从而减少人工操作的繁琐性，降低数据错误率，并显著提升工作效率。

基于深度学习来对野生动物进行识别，这种方式可以通过对计算机进行数据训练，让计算机可以模拟人类的思维来进行网络模型的建设，最终实现对图像的自主识别。这种基于深度学习的方式是当下应用最为成熟的一种方式，通过卷积神经网络技术来代替传统的图像处理方式，能够在识别的效果上更加准确，在动物的识别方面也有着非常好的识别效果。

通过计算机来实现对动物的准确识别，是当下从事动物保护工作的从业者所必须要使用的一项关键技术，通过精准识别和有效管理可以方便管理者有效的实现对动物的保护和对生态平衡的维持。人们在对动物的保护工作的推动中，通过结合计算机技术、生态学原理等能够更好的扩大管理和保护的范围，实现更好的保护效果实现。野生动物的监督管理是掌握野生动物生存情况的最为主要的一种方式，通过对野生动物的图像拍摄能够更好的形成丰富的数据，为进一步提升野生动物保护提供必要的素材。

第二章 系统演示视频

Python基于AI的动物识别系统【源码】

第三章 技术栈

前端：Layui、js、css、html

后端：Python diango

数据库：MySQL

OpenCV以及YOLO5技术

第四章 系统设计

4.1 系统的功能模块设计

基于卷积神经网络来进行本次的AI动物识别模型的搭建，其最主要的目的是搭建一个能够快速识别动物的web网站，通过该网站的搭建可以更好的进行专业化的内容识别，可以为动物保护、动物搜救、环境生态保护等多项内容提供完整的服务。本次设计的系统主要的功能模块展示如下：

图4.1AI动物识别系统功能模块图

4.2 数据库的设计

在本次的系统功能的搭建中，一个重要的环节是数据库的搭建，本次需要通过上传图片，将图片识别信息记录存储在数据库中，为计算机训练提供更多的数据资源，因此数据库的设计需要保证有很强的使用稳定性、数据响应能力、对数据存储的安全性等，在数据库的设计上，按照功能模块的不同，通E-R模型对功能实体关系的梳理展示如下：

本次的数据库设计中，数据库的表格设计如下所示：

图4.2图片管理E-R图

图4.2图片识别E-R图

第五章 系统的实现

5.1 系统的登录模块设计

本次设计的AI动物识别系统为了保证用户的数据安全，设计了登录的模块，需要用户完成登录才可以在线使用该系统，此次设计的AI动物识别系统的登录页面如下所示：

图5-1 系统的登录模块

5.2 系统的首页实现

在以管理员的角色完成登录之后，整个网站的首页页面展示如下图，在首页中会通过可视化的数据分析来对近七天的系统使用率进行一个折线图的展示，在功能菜单模块中，有图片的管理菜单、图片的识别菜单、图片的分析等功能，按照本次的设计可以满足对动物图片识别的需要。此次设计的首页如下所示：

图5-2 系统首页的实现

5.3 图片识别的功能实现

当进入到图片识别的功能中后，可以在主页面中查看到有已经上传的图片信息，当需要新增识别图片时，可以点击新增图片识别，再点击选择图片，打开电脑中存储的照片后点击确定，系统会自动对上传的图片中的动物进行识别，在短暂的识别后以英文或者中文反馈图片中的动物名称，如下图所示：

图5-3 图片识别功能的实现

5.4 图片管理功能的实现

在图片管理的功能中，可以看到所有系统中上传的图片信息，有上传的图片名称、识别用户的名称、识别的结果是什么动物等信息，以管理员的角色可以对上传的图片执行删除操作。如下图所示：

图5-4 图片管理功能的实现

5.5 图片分析功能的实现

在图片分析功能中，对当下系统中识别的动物图片的数量以柱状图进行展示，该模块主要是为了更好进行信息数据的统计，通过数据的统计来更好的统计计算机的图像识别量，也方便管理人员更好的掌握深度学习计算机的训练量，如下图所示：

图5-5 图片分析的实现

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第七章 源码获取：

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