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1 简介

随着硬件技术的不断完善，现在的图像获取技术、摄像技术都在不断的向更加方便快捷的方向发展，人们在日常生活中实现照片图像的获取非常的便捷，且获取的成本越来越低，数字化的相机等监控设备的应用也越来越广泛，在为科学研究、交通管理、物流监控等方面都着非常成熟的应用。而在面向自然生态领域中，通过利用图像监控技术来对自然界中的野生动物进行监控和记录，能够更好的了解到野生动物的生存现状，并且可以熟悉地区内动物的迁徙习惯，在对野生动物的保护方面、对于大自然的保障方面都能够起到非常好的作用。

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而现在在自然科学领域中，通过大量的相机使用可以采取海量的野生动物图像数据，通过对数据的整理可以总结出非常多的与野生动物生活习惯相关的数据，现在科学研究者所面临的问题是如何将图像数据快速的、低成本的转化为数据，从而为研究者提供可视化的数据分析。借助于神经网络的快速发展，现在通过计算机来对图像进行识别应用非常成熟，通过对计算机的训练，可以让计算机能够快速的进行图像的分类、识别、检测等功能实现。在动物的图像识别上，实际在当下的应用发展过程中仍然存在一些欠缺，特别是在图像监督标签、数据均衡处理等方式上存在一些研究上的缺陷，本次是通过利用OpenCV、yolov5技术，
python语言等技术来进行一次AI动物识别技术的开发应用，通过本次的开发可以在专项用于动物识别方面建立一个专业化的应用平台，完成计算机对于动物的正确、快速的识别功能的实现。

**关 键 词：**深度学习；动物识别；AI；OpenCV

2 技术栈

环境要求
Python 3.8 （最好用 3.8）
pycharm （社区版，专业版本都可以）
MySql （建议 5.7， 8.0 也可以）
Navicat （不限制版本）

3 基于AI动物识别技术的需求分析

需求设计

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现。在本次所设计的AI动物识别技术的设计上，本次主要是通过摄像机以及图像两种方式来完成计算机对动物的图像识别。可以通过连接摄像机来进行图像的直接获取，也可以通过在程序中上传图片的方式来对图片中的动物进行识别。两种方式均要求计算机对于图像内的动物特征有准确的识别效果。而本次为了保证系统有着很好的应用广泛度，通过B/S结构来进行网站的搭建，通过Python技术来搭建WEB系统，在浏览器中即可完成对系统的内容操作。通过结合OpenCV以及YOLO5来进行图像识别模块的开发，使得整个系统的操作过程需要保证简单，用户可以快速的上手操作，实现图像识别的功能运行。而在算法的响应时效上，需要保证在上传或者拍摄到图片后，计算机能够在较短的时间内完成对图像中的动物识别，并且快速的告知用户该动物的名称。本次的设计需求要保证在功能使用和功能的响应速度上有着很好的运行效果。

技术可行性

本次的系统搭建是基于B/S结构来完成主体页面程序的开发的，所采用的是Python语言的django框架来完成网页端的程序开发，在整个页面端的开发流程上，django有着非常多的应用成熟的框架可直接用于页面的模块开发，提升了程序端开发的效率。而在图像的处理中，通过以OpenCV来进行图像的处理，以YOLO5来对图像的特征进行分析，从而提升对计算机的学习能力，让计算机通过深度学习后可以实现很好的图像识别效果。总体来看，通过本次的技术选择与卷积神经算法的选择，可以实现对图像中的动物进行准确识别的效果达成。

4 系统设计

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：

数据库的设计

在本次的系统功能的搭建中，一个重要的环节是数据库的搭建，本次需要通过上传图片，将图片识别信息记录存储在数据库中，为计算机训练提供更多的数据资源，因此数据库的设计需要保证有很强的使用稳定性、数据响应能力、对数据存储的安全性等，在数据库的设计上，按照功能模块的不同，通E-R模型对功能实体关系的梳理展示如下：

本次的数据库设计中，数据库的表格设计如下所示：

在E-R模型设计之后，需要将图转化为表，通过数据库表的搭建能够更好的对数据信息进行表格化的记录，形成更加直观的数据记录展示以及能够更好的完成数据的存储，具体的数据库表设计如下：

表4-1管理员数据库表

表4-2图片管理库表

5 系统的实现

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

6 参考文献

[1] 王博勋. 让人与自然和谐共生[J]. 中国人大, 2021(03):22-23.

[2] 金淼.
浅析濒危野生物保护执法------评《林业生态安全与濒危野生物保护执法研究》[J].
世界林业研究, 2021, 34(01):134-135.

[3] 杜鹏飞, 李小勇, 高雅丽. 多模态视觉语言表征学习研究综述[J].
软件学报, 2021, 32(02):327-348.

[4] 徐秋景, 戚大伟. 基于灰度共生矩阵的东北虎纹理特征参数[J].
东北林业大学学报, 2009(07):125-127.

[5] 初未萌. 一种基于广义Hough变换的动物图像识别方法研究[D].
哈尔滨工业大学, 2013.

[6] 程浙安. 基于深度卷积神经网络的内蒙古地区陆生野生动物自动识别[D].
北京林业大学, 2019.

[7] 向秋敏. 野生动物监测图像显著性检测算法及应用[D]. 北京林业大学,
2017.

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