一、介绍
宠物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法，构建了一个能够识别37种常见宠物品种的智能识别系统。所使用的数据集涵盖了多个猫犬品种，例如阿比西尼亚猫、布偶猫、柴犬、哈士奇等。经过多轮迭代训练，最终得到了识别准确率较高的预测模型，并部署于Web端实现可视化交互。
前端: Vue3、Element Plus
后端：Django
算法：TensorFlow、卷积神经网络算法
具体功能：
系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。在图像识别功能中，用户上传图片后，点击识别，可输出其识别结果和置信度基于Echart以柱状图形式输出所有种类对应的置信度分布图。在智能问答功能模块中：用户输入问题，后台通过对接Deepseek接口实现智能问答功能。管理员可在用户管理模块中，对用户账户进行管理和编辑。选题背景与意义：
随着社会经济发展与家庭结构变化，宠物在人们生活中的角色日益重要，宠物相关科技应用需求持续增长。然而，普通饲养者往往难以准确辨别宠物品种，导致在饲养、医疗及交流过程中存在信息障碍。尽管人工智能技术已在图像识别领域取得显著进展，但现有应用多集中于人脸或通用物体识别，专门针对多品种宠物、兼具实用性与交互性的识别系统仍较为缺乏。
基于此背景，本课题旨在开发一个基于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）的智能宠物识别系统。该系统能够对包括阿比西尼亚猫、布偶猫、柴犬、哈士奇等在内的37种常见猫犬品种进行高效识别，并结合Vue3与Django框架构建完整的Web应用平台。系统不仅提供高准确率的图像识别功能，还集成文章管理、数据可视化及智能问答等多种服务，从而为宠物爱好者搭建一个集知识交流与智能识别于一体的实用工具，有效填补了细分领域的技术应用空白。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
地址：https://ziwupy.cn/p/nTpUXb
四、卷积神经网络算法介绍
卷积神经网络是一种专为处理网格状数据（如图像）而设计的深度学习模型。其核心思想是通过卷积层自动提取图像中的空间层次特征。
一个典型的CNN包含以下关键层：
卷积层：使用多个可学习的滤波器（卷积核）在输入图像上滑动，通过计算局部区域的点积来提取特征（如边缘、角点、纹理）。这个过程保留了像素间的空间关系。池化层：紧随卷积层之后，用于降低特征图的维度，减少计算量并增强模型的平移不变性。最大池化是最常用的方式。全连接层：在网络的末端，将经过多次卷积和池化后提取到的高级特征图展平，进行综合判断，最终输出分类概率。通过堆叠这些层，CNN能够从低级特征（边缘）逐步组合形成高级特征（器官、物体），从而实现高效的图像识别。
以下是一个使用TensorFlow和Keras API构建一个简单的CNN模型，用于处理MNIST手写数字识别的示例。
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models # 1. 加载并预处理数据 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() # 将图像重塑为 (28, 28, 1) 并归一化 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255 test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255 # 2. 构建CNN模型 model = models.Sequential([ # 第一个卷积层，使用32个3x3的滤波器，激活函数为ReLU layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), # 最大池化层，窗口大小为2x2 layers.MaxPooling2D((2, 2)), # 第二个卷积层，使用64个3x3的滤波器 layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), # 将多维特征图展平为一维向量，以便输入全连接层 layers.Flatten(), # 全连接层，128个神经元 layers.Dense(128, activation='relu'), # 输出层，10个神经元对应10个数字类别，使用softmax激活函数输出概率分布 layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 3. 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 4. 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels)) # 5. 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print(f'nTest accuracy: {test_acc}')
上述代码演示了构建CNN的经典流程：数据准备、模型搭建、编译、训练与评估。对于宠物识别系统，核心原理与此相同，但更为复杂。：
准备更庞大的数据集：包含37个宠物品种的标注图像。使用更深的网络：可以迁移学习预训练模型（如ResNet, MobileNet），在其基础上进行微调，以适应宠物分类任务。调整输入尺寸：将图像调整为更适合现代网络的尺寸（如224x224）。部署模型：如所述，使用Django作为后端，将训练好的模型加载到服务中，处理用户上传的图片并返回识别结果和置信度。
