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(开源)基于Django+Yolov8+Tensorflow的智能鸟类识别平台

1 项目简介(开源地址在文章结尾)

系统旨在为了帮助鸟类爱好者、学者、动物保护协会等群体更好的了解和保护鸟类动物。用户群体可以通过平台采集野外鸟类的保护动物照片和视频,甄别分类、实况分析鸟类保护动物,与全世界各地的用户,沟通交流。

2 启动步骤

1.配置开发环境
2.python manage.py makemigrations 在控制台上使用数据迁移命令
3.python manage.py migrate 在控制台上使用创建表命令
4.将SQL文件中的数据导入到MySQL中,数据库名:db_bird
5.python manage.py runserver 启动服务
6.登录个人账号:test,123456
7.登录后台管理系统,管理员账号和密码:admin,123456

3 开发环境和技术

MySQL    8.0.29
opencv-python    4.9.0
TensorFlow    2.10.0
Ultralytics    8.2.8
Django    3.2.9
Python    3.9.0
NVIDIA GeForce RTX 3050
CUDA Version    12.3
CUDNN    8.2.1
Conda    22.9.0

4 功能模块

5 E-R图

6 数据库设计

  • observations

    • id:观察记录的唯一标识符(主键)。

    • date:观察发生的日期。

    • location:观察发生的地理位置。

    • description:对观察到的现象的描述。

    • additional_notes:观察者可能添加的其他相关信息或备注。

    • observation_data:存储观察时拍摄的图片的路径或链接。

    • tags:分类标签

    • love: 喜欢

    • bird_id:外键,关联到Birds表中特定鸟类的id。

    • user:外键,关联account表中的user_id

  • birds

    • id:唯一标识每一种鸟类的数字或字符串标识符(主键)。

    • images:存储鸟类图片的路径或链接。

    • name:鸟类的通用名称。

    • order:鸟类所属的目。

    • family:鸟类所属的科。

    • genus:鸟类所属的属。

    • size:鸟类的体型描述,如长度、翼展、重量等。

    • plumage:羽毛的颜色和图案。

    • habitat:鸟类的栖息地,如森林、湿地、草原等。

    • distribution:鸟类的地理分布范围。

    • iucn_status:根据IUCN(国际自然保护联盟)的评估,鸟类的保护等级。

    • love_number:人气值

    • observations_number:观察数

    • date:统计时间

  • user_info_love

    • id:编号

    • user_info_id:用户表编号

    • observation_id:观察表编号

  • user_info_observation

    • id:编号

    • user_info_id:用户表编号

    • observation_id:观察表编号

  • media

    • media_id:社交媒体内容的编号

    • user:外键,关联account表中的user_id

    • username:用户名

    • text:发布的内容

    • date:发布的时间

    • comments:评论内容

  • user_info

    • user_id:用户ID

    • username:用户姓名

    • pwd:用户密码

    • user:外键,关联account表中的user_id

    • username:账号名

    • phone:电话号

    • email:邮箱

    • ...

7 页面设计

首页                             鸟类观察                                                     实况甄别 鸟类档案馆

                              世界频道

个人信息  后台管理

8 开源地址

Github开源地址https://github.com/hxh12581/Intelligent_Bird_Identification_Platformhttps://github.com/hxh12581/Intelligent_Bird_Identification_Platformhttps://github.com/hxh12581/Intelligent_Bird_Identification_Platformhttps://github.com/hxh12581/Intelligent_Bird_Identification_Platformhttps://github.com/hxh12581/Intelligent_Bird_Identification_Platformhttps://github.com/hxh12581/Intelligent_Bird_Identification_Platform

 

 

 

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