一、介紹

魚類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了包括‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等在內的30種魚類圖像數據集進行訓練，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。

前端: Vue3、Element Plus

後端：Django

算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法

具體功能：

1. 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。
2. 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。
3. 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
4. 基於Echart以柱狀圖形式輸出所有種類對應的置信度分佈圖。
5. 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。
6. 管理員可在用户管理模塊中，對用户賬户進行管理和編輯。

選題背景介紹
隨着人工智能技術的快速發展，基於深度學習的圖像識別技術已在多個領域展現出巨大應用潛力。在水產養殖、漁業管理和海鮮銷售等行業中，準確識別魚類品種具有重要意義。然而，傳統魚類識別方法依賴人工經驗，效率較低且易受主觀因素影響。為此，本研究基於TensorFlow框架構建卷積神經網絡模型，通過包含墨魚、多寶魚、帶魚、石斑魚等30種常見魚類的圖像數據集進行訓練，開發了一套高精度的魚類識別系統。系統採用前後端分離架構，前端使用Vue3和Element Plus，後端採用Django框架，不僅實現了圖像識別、置信度可視化等核心功能，還集成了文章管理和智能問答模塊，為用户提供全面的魚類識別與信息查詢服務，有效解決了傳統魚類識別中的效率與準確性問題。

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/Vi6hJt

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在輸入數據上進行滑動窗口操作，自動提取從低級到高級的層次化特徵。

一個典型的CNN結構包含以下關鍵層：

1. 卷積層：使用多個卷積核提取圖像的局部特徵（如邊緣、紋理）。
2. 池化層（通常是最大池化）：對特徵圖進行下采樣，減少數據量並保持特徵的平移不變性。
3. 全連接層：在網絡的末端，將學習到的分佈式特徵映射到樣本標記空間，進行分類決策。

通過這種“卷積-池化”的堆疊結構，CNN能夠高效處理圖像，並具有參數共享和稀疏交互的優點，使其成為圖像識別領域的標杆算法。

以下是一個使用TensorFlow的Keras API構建簡單CNN模型，用於圖像分類的示例片段：

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

# 1. 構建CNN模型序列
model = models.Sequential([
  # 第一個卷積塊
  layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
  layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  
  # 第二個卷積塊
  layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  
  # 第三個卷積塊
  layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  
  # 將特徵圖展平以輸入全連接層
  layers.Flatten(),
  
  # 全連接層用於分類
  layers.Dense(64, activation='relu'),
  
  # 輸出層，假設有30個魚類類別
  layers.Dense(30, activation='softmax')
])

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

# 3. 訓練模型 (假設已有訓練數據 X_train, y_train)
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

# 4. 使用模型進行預測 (假設有一張圖片 img)
# predictions = model.predict(img)
# predicted_class = tf.argmax(predictions[0]).numpy()

這個簡化的流程圖將CNN的核心流程濃縮為四個層級：

1. 輸入圖像：模型的起點，輸入原始圖片數據。
2. 卷積與池化：這是CNN的核心。卷積層負責提取圖像的局部特徵，池化層則對特徵進行降維，保留最關鍵的信息。此過程可重複多次。
3. 全連接層：將前面提取的分佈式特徵進行綜合和分析，為分類做準備。
4. Softmax輸出：輸出層，計算出圖像屬於各個類別的概率，得到最終的分類結果。