💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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- 鸟类物种图像分类研究系统介绍
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- 鸟类物种图像分类研究系统代码展示
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鸟类物种图像分类研究系统介绍
《基于深度学习的鸟类物种图像分类研究》是一套面向鸟类物种图像识别场景的毕业设计系统，后端采用 Python 与 Django 搭建接口和业务逻辑，模型侧使用 PyTorch 与 Ultralytics YOLO，检测类任务走 YOLOv8s、YOLO26m 等 YOLO 系列，分类类任务通过 ConvNeXt-Tiny、ResNet 等骨干网络进行海选，训练流程包含短训海选、LR Finder、seed/warmup/cosine/EMA/AMP、best.pt 保存与 EarlyStopping，最终通过 export_run.py 导出 ONNX（opset 17、simplify、NMS end2end），后端启动时加载 best.onnx 完成推理；数据处理侧使用 YOLO 归一化 cxcywh 标签或 ImageNet 目录，配合 pandas/numpy、cleanlab+scikit-learn、albumentations 增强。前端采用 Vue、ElementUI、ECharts、HTML、CSS、JavaScript 和 jQuery，首页用 ECharts 展示类别统计等图表，MySQL 保存用户与识别历史。系统功能包括首页、图片识别、视频识别、摄像头识别、用户管理、识别历史、个人信息和修改密码，用户上传图片、视频或调用摄像头后，系统返回鸟类物种与置信度，并把识别记录写入历史，方便回看和筛选。整体定位是完成从模型训练、ONNX 部署、Django 接口到前端展示的闭环，适合大四计算机专业毕设演示与后续扩展。
鸟类物种图像分类研究系统演示视频
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鸟类物种图像分类研究系统演示图片
鸟类物种图像分类研究系统代码展示
spark = SparkSession.builder.appName("bird_recognition").getOrCreate()
def recognize_image(request):
user_id = request.POST.get("user_id")
img_file = request.FILES.get("image")
if not img_file:
return JsonResponse({"code": 400, "msg": "未上传图片"})
save_path = f"media/upload/image_{user_id}_{img_file.name}"
with open(save_path, "wb") as f:
for chunk in img_file.chunks():
f.write(chunk)
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(open(save_path, "rb").read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
blob = img[:, :, ::–1].transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.0
blob = np.expand_dims(blob, 0)
outputs = session.run(None, {input_name: blob})
pred = outputs[0][0]
idx = int(np.argmax(pred))
score = float(np.max(pred))
label = classes[idx]
RecognitionHistory.objects.create(user_id=user_id, media_type="image", species=label, confidence=score, file_path=save_path)
return JsonResponse({"code": 200, "species": label, "confidence": round(score, 4)})
def recognize_video(request):
user_id = request.POST.get("user_id")
video_file = request.FILES.get("video")
if not video_file:
return JsonResponse({"code": 400, "msg": "未上传视频"})
save_path = f"media/upload/video_{user_id}_{video_file.name}"
with open(save_path, "wb") as f:
for chunk in video_file.chunks():
f.write(chunk)
cap = cv2.VideoCapture(save_path)
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
step = max(frame_count // 8, 1)
results = []
for i in range(8):
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i * step)
ok, frame = cap.read()
if not ok:
break
frame = cv2.resize(frame, (640, 640))
blob = frame[:, :, ::–1].transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.0
blob = np.expand_dims(blob, 0)
pred = session.run(None, {input_name: blob})[0][0]
idx = int(np.argmax(pred))
results.append((classes[idx], float(np.max(pred))))
cap.release()
if not results:
return JsonResponse({"code": 500, "msg": "视频未读取到有效帧"})
label, score = max(results, key=lambda item: item[1])
RecognitionHistory.objects.create(user_id=user_id, media_type="video", species=label, confidence=score, file_path=save_path)
return JsonResponse({"code": 200, "species": label, "confidence": round(score, 4), "frames": len(results)})
def recognition_history(request):
user_id = request.GET.get("user_id")
page = int(request.GET.get("page", 1))
size = int(request.GET.get("size", 10))
media_type = request.GET.get("media_type", "")
query = RecognitionHistory.objects.filter(user_id=user_id)
if media_type:
query = query.filter(media_type=media_type)
total = query.count()
rows = query.order_by("-created_at")[(page – 1) * size:page * size]
data = []
label_count = {}
for row in rows:
item = {"id": row.id, "species": row.species, "confidence": row.confidence, "media_type": row.media_type, "created_at": row.created_at.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
data.append(item)
label_count[item["species"]] = label_count.get(item["species"], 0) + 1
return JsonResponse({"code": 200, "total": total, "page": page, "data": data, "label_count": label_count})
鸟类物种图像分类研究系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
