动植物图像识别系统
案例介绍
动植物图像识别系统
案例介绍
基于数据科学竞赛Kaggle的数据集，利用YOLOv8算法，并将其CNN骨干网络替换为MobileNet神经网络，训练出一个能够精确识别动植物图像的模型。进一步，调用此性能优秀的模型，设计并实现一个兼顾精确度与轻量化的动植物图像识别系统。该模型在系统方面，主要分为管理员和用户两个部分。管理员分为用户管理模块和模型管理模块。用户管理模块负责对普通用户信息的增删改查；模型管理模块负责加入新的图像识别模型。用户分为主页模块，图像识别模块，物种地图分布模块，物种记录模块，信息可视化模块。主页模块负责展示最新物种信息，系统开发简介；图像识别模块负责图像识别，识别后展示物种信息：科属种；物种分布地图模块负责查询物种的地域分布情况；物种记录模块负责对于物种信息的查询；信息可视化模块负责部分物种的生长情况以及中国目前濒危物种等级分布情况的展示。
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