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今日要和大家分享的是《AI动物识别工具的设计与实现》
关键技术: Python、Django、MySQL、B/S结构、OpenCV
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
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
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
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
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
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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