基于深度学习CNN模型的海洋生物分类方法设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1CNN模型简介2

2.1.1图像输入3

2.1.2特征提取3

2.1.3CNN模型框架5

2.2开发环境与工具5

2.2.1Python简介5

2.2.2PyCharm开发工具的简介6

2.2.3第三方库介绍6

3方法设计与实现7

3.1总体流程7

3.2数据采集7

3.2.1获取相关数据集7

3.2.2对数据集进行第一次数据预处理8

3.2.3对数据集进行第二次数据预处理9

3.2.4划分测试集和训练集10

3.3深度模型选择与设计11

3.3.1模型的选择11

3.3.2模型的设计12

3.3.3模型的实现12

3.4.3模型的评估18

3.4前端设计与实现19

3.4.1Tkinter前端页面设计页面总体流程19

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

3.4.2设计效果与模型预测分类效果展示24

4总结27

参考资料28

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习CNN模型的海洋生物分类方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着深度学习技术的不断进步，其在图像识别领域取得了显著的成就。海

洋生物识别作为生态环境监测和海洋生物学的重要组成部分，也受益于深度学

习技术的发展。海洋生物的种类繁多，常常具有细小的特征和多样的外貌，传

统的基于规则或特征工程的方法难以处理这些复杂的情况。因此，基于深度学

习的CNN模型在海洋生物识别领域具有重要意义。

项目意义如下：

生物多样性保护：海洋生物识别技术的发展可以帮助科研人员更好地了解

海洋生物的多样性和分布情况，为海洋生态环境保护和生物多样性保护提供重

要数据支持。

海洋环境监测：通过对海洋生物的识别和监测，可以更准确地了解海洋生

态系统的动态变化，为海洋环境管理和监测提供科学依据。

渔业可持续发展：在渔业领域，对海洋生物的精准识别可以帮助监测捕捞

活动对于不同种群的影响，从而促进渔业的可持续发展和资源管理。

通过设计基于深度学习CNN模型的海洋生物识别方法，可以提高海洋生物

识别的准确性和效率，为相关领域的应用提供技术支持，具有重要的实际意义

和社会影响。

1.2项目的目的和目标

项目的目的是设计并实现基于深度学习CNN模型的海洋生物识别系统，其

主要目标包括：

1:提高识别准确性：通过深度学习CNN模型，提高海洋生物识别的准确性

和鲁棒性，能够更准确地识别各种海洋生物，包括鱼类、海洋植物和其他生

物。

2:支持多样化识别：实现对海洋生物多样化特征的识别和分类，包括形

态、颜色、纹理等特征，能够对不同种类的海洋生物进行有效区分。

3:自动化监测：建立海洋生物识别系统，实现对海洋生物的自动化监测和

识别，能够提高监测效率和覆盖范围，为海洋生态环境的长期监测提供技术支

持。

4:适应复杂海洋环境：研发适应复杂海洋环境的识别系统，能够应对海水

颜色、水质变化等因素对图像的影响，保证在不同条件下的识别准确性。

1

湖南商务职业技术学院毕业设计