1、项目介绍
技术栈：python语言、django框架、TensorFlow、CNN卷积神经网络模型、Echarts可视化
数据集：自建10类动物图像（已划分训练/验证/测试，提供TFRecord与原始双格式）
检测类别：猫、狗、牛、马、鸟、绵羊等常见动物
支持：上传图片、CNN分类识别、词云、动物百科、后台管理、结果导出

研究背景：智慧农业、野生动物保护对动物自动分类需求迫切；CNN在图像特征提取上成熟，适合边缘部署。
研究意义：将CNN与Django深度整合，实现“上传-识别-词云-可视化”闭环，为智能农业、生态保护、课堂实验提供开箱即用的AI工具，推动相关行业数字化转型。

2、项目界面
（1）首页

（2）上传图片检测识别

（3）识别结果

（4）词云图分析

（5）个人中心

（6）动物信息

（7）动物大全

（8）后台管理

（9）注册登录

3、项目说明

一、卷积神经网络模型

设置 Django 环境：代码首先设置 Django 项目的环境变量，以便在脚本中使用 Django 的设置。
数据路径和参数设置：定义训练数据和测试数据的路径，以及批量大小（batch_size）和训练周期（epochs）。
数据预处理：使用 ImageDataGenerator 类来生成图像数据的增强版本，包括缩放、旋转、平移、剪切、缩放和水平翻转。
加载数据集：使用 flow_from_directory 方法从指定目录加载训练集和测试集，并将图像大小调整为 224x224 像素，模式设置为分类（categorical）。
获取批量图像和标签：从训练生成器和测试生成器中获取一批图像和对应的标签。
模型训练函数 train_model：定义了一个函数 train_model，用于构建、编译、训练和保存模型。
构建模型：如果模型文件已经存在，则加载已存在的模型；如果模型文件不存在，则创建一个新的顺序模型（Sequential），并添加多个卷积层（Conv2D）和最大池化层（MaxPooling2D）。添加一个展平层（Flatten），将多维输入一维化。添加全连接层（Dense），其中包含一个 128 个单元的隐藏层和一个 10 个单元的输出层（因为类别数量为 10）。
编译模型：使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数（categorical_crossentropy）来编译模型，并设置准确率（accuracy）作为性能指标。
训练模型：使用训练生成器的数据训练模型，指定周期数和批量大小。
模型预测和评估：使用训练好的模型对测试集进行预测；计算准确率和精确率（precision），精确率使用 precision_score 函数计算，这里使用了加权平均（weighted）；打印出准确率和精确率。
保存模型：将训练好的模型保存到指定的文件路径。
执行训练函数：如果这是主程序，则调用 train_model 函数开始训练模型。
总结来说，这段代码展示了使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个简单的 CNN 模型的完整流程，包括数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和保存。系统以CNN为核心，通过Django构建RESTful后端，集成Echarts实现可视化大屏，支持动物分类、词云、动物百科、后台管理、结果导出，为动物识别、生态保护、课堂实验提供一站式解决方案。

4、核心代码

5、源码获取方式

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