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背景
成像技术在全球科技发展中扮演了关键角色。在科学研究领域，拍摄所得的图像成为了一种不可或缺的研究工具。特别是在生态学与动物学研究中，鉴于地球的广阔地域和多样的气候条件，利用图像技术捕捉野生动植物的数据已成为科学家们普遍采用的方法。这种图像捕捉技术对于研究复杂的自然系统、监测动物迁徙模式以及保护濒危物种等方面都具有显著的促进作用。
通过图像监控技术，科学家们能够收集到大量的数据，为研究工作提供了丰富的信息资源。摄影技术自19世纪诞生以来，随着时间的推移，图像的清晰度不断提升，自动对焦功能也日益完善。在光线不足的环境下，红外相机的使用使得夜间图像捕捉成为可能。同时，相机技术正逐步从传统的胶片摄影向数字化图像转变。在互联网技术的推动下，数字图像的传播速度不断加快。
然而，在数字化图像迅猛发展的今天，海量的数据处理也带来了巨大的挑战。科学分析往往需要等待图像的转换过程，而在动物行为研究中，摄像机可能会捕捉到非目标画面。如果仅依赖人工处理这些数据，可能会导致无效数据被错误地纳入研究，从而影响研究结果的准确性。因此，开发计算机自动识别技术，从大量图像中筛选出符合研究要求的内容，成为了一项亟待研究和开发的课题。
在动物研究领域，AI动物识别技术的应用可以大幅减少人工劳动，降低错误率，并提高工作效率。通过智能化的图像识别，研究者能够更准确地识别和分析动物行为，从而为生态保护和物种研究提供更为有效的支持。
技术简介
利用OpenCV、yolov5技术， python技术、Django框架、B/S架构、MySQL数据库等技术来进行一次AI动物识别技术的开发应用。
系统简介
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。
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目 录
1 绪论.................................................................. 5
1.1 研究背景.................................................... 5
1.2 研究现状.................................................... 5
1.3 研究的意义................................................ 6
1.4 开发的技术介绍........................................ 6
1.4.1 Python技术.......................................... 6
1.4.2 Django框架......................................... 7
1.4.3 MySQL数据库.................................... 7
1.4.4 B/S结构............................................... 7
1.4.5 OpenCV技术....................................... 8
2 深度学习的算法研究...................................... 9
2.1 动物图像数据集........................................ 9
2.2 卷积神经网络............................................ 9
2.3 基于深度学习的野生动物识别................ 9
2.4 YOLO系列算法....................................... 10
3 基于AI动物识别技术的需求分析.............. 11
3.1 需求设计.................................................. 11
3.2 可行性分析.............................................. 11
3.2.1 技术可行性....................................... 11
3.2.2 经济可行性....................................... 12
3.2.3 操作可行性....................................... 12
3.3 其他功能需求分析.................................. 12
4 系统设计........................................................ 13
4.1 系统的功能模块设计.............................. 13
4.2 数据库的设计.......................................... 13
5 系统的实现.................................................... 15
5.1 系统的登录模块设计.............................. 15
5.2 系统的首页实现...................................... 15
5.3 图片识别的功能实现.............................. 16
5.4 图片管理功能的实现.............................. 17
5.5 图片分析功能的实现.............................. 18
6 系统的测试.................................................... 19
6.1 测试的目的.............................................. 19
6.2 测试的内容.............................................. 19
6.3 测试的结果.............................................. 19
7 结论与展望.................................................... 20
7.1 结论.......................................................... 20
7.2 展望.......................................................... 20
参考文献............................................................ 21
致谢.................................................................... 23