基于深度学习R-CNN模型的动物识别系统设计

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项目目的和目标................................................................................................1

2相关技术和工具介绍...................................................................................................2

2.1数据采集技术.....................................................................................................2

2.2分类技术............................................................................................................2

2.3R-CNN模型概述.................................................................................................3

2.4开发环境与工具.................................................................................................3

2.4.1Python简介...............................................................................3

2.4.2PyCharm开发工具简介............................................................................4

2.4.3第三方库简介...............................................................................4

2.4.4Tensorflow简介...............................................................................5

3方法设计和实现...........................................................................................................6

3.1数据集收集与预处理........................................................................................6

3.1.1数据集的获取..........................................................................................6

3.1.2数据集预处理..........................................................................................6

3.2深度学习模型选择与设计................................................................................8

3.2.1深度学习模型的选择..............................................................................8

3.2.2模型的设计..............................................................................................9

3.3模型的编译与训练...........................................................................................10

3.4模型的评估与优化...........................................................................................10

3.4.1模型的评估............................................................................................10

3.4.2模型的优化............................................................................................11

3.4.3前端的设计与实现...............................................................................12

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

3.4.4效果展示...............................................................................................13

4小结.............................................................................................................................15

参考资料.........................................................................................................................17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习R-CNN模型的动物识别系统设计

1引言

深度学习技术在图像识别和计算机视觉领域取得了巨大的突破，为我们提

供了一种强大而高效的方式来处理复杂的图像数据。动物识别作为计算机视觉

应用的重要领域之一，具有广泛的实际应用价值。无论是生物研究、环境保护

还是农业领域，动物识别系统都可以帮助我们更好地理解和保护自然界的生物

多样性。

1.1项目背景和意义

随着人类活动的增加，野生动物面临的生存挑战与日俱增。传统的监测方

法效率低下且不可持续，迫切需要一种更加高效、准确的方法来监测和保护野

生动物。动物识别系统利用深度学习技术，能够从大量图像数据中自动识别和

分类动物。这不仅可以提高监测效率，还可以实现对大范围区域和多种物种的

全面监测。通过及时发现野生动物的行踪，可以帮助野生动物管理者制定更有

效的保护策略，减少人类活动对野生动物的干扰，保护它们的栖息地和生存空

间。

此外，动物识别系统还有助于推动科学研究和公众教育。科研人员可以利

用系统收集的数据进行生态学研究，了解动物种群数量、分布和迁徙规律，从

而更好地保护生物多样性。而公众可以通过系统了解野生动物的生活习性和保

护需求，提高环保意识，积极参与保护活动。

因此，动物识别系统不仅是一项技术创新，更是生物多样性保护和生态平

衡维护的重要工具。它的意义在于促进人类与自然的和谐共生，实现可持续发

展的目标。

1.2项目目的和目标

提供一种高效、准确的动物识别方法，以满足现代社会对动物管理和保护

的需求。其目标则是实现动物个体的快速、准确识别，并为动物保护、疫病防

控、生态研究等领域提供可靠的数据支持。

1

湖南商务职业技术学院毕业设计

2相关技术和工具介绍

2.1数据采集技术

数据的获取可以从多个方面进行：

1.公开数据源是一个重要的途径。政府和企业经常发布各类公共数据，涵

盖经济、社会、环境等多个领域。这些数据通常可以在官方网站、数据开放平

台或数据市场上找到。

2.社交媒体和在线平台也是获取数据的重要途径。例如，通过爬虫技术从

社交媒体平台抓取用户生成的内容，可以分析用户的行为和兴趣。同时，许多

在线调查平台也提供了丰富的用户调研数据。

2.2分类技术

卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeuralNetwork）是一种专门用于处

理图像数据的深度学习模型。它在计算机视觉、图像分类、目标检测、语义分

割等任务中表现出色，成为近年来图像识别领域的热门技术。

CNN的主要特点包括局部感知、权值共享和下采样（池化）。局部感知意

味着网络中的每个神经元仅对图像的局部区域进行感知，这大大减少了模型的

参数数量。权值共享则是指在整个图像中使用相同的卷积核来提取特征，这不

仅降低了模型的复杂性，还使得网络能够学习到图像的平移不变性。下采样（池

化）操作则用于减少数据的空间维度，进一步降低模型的计算量。

在图像分类任务中，CNN通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积

层负责提取图像中的特征，如边缘、纹理等；池化层则用于减少数据的空间维

度，增强模型的鲁棒性；全连接层则负责将提取到的特征映射到具体的类别上，

输出分类结果。

CNN在图像分类任务中的优势在于它能够自动提取图像中的有效特征，而

无需人工设计特征提取器。通过大量的训练数据，CNN可以学习到丰富的特征

表示，从而提高分类性能。此外，CNN还具有强大的泛化能力，可以在不同的

图像数据集上取得较好的分类效果。

总之，卷积神经网络（CNN）是一种高效的图像分类技术，它通过自动提取

图像特征、降低模型复杂性和增强泛化能力，为计算机视觉领域的发展做出了

重要贡献。

2

湖南商务职业技术学院毕业设计

2.3R-CNN模型概述

深度学习中的R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）是

一种用于目标检测的经典模型，它在目标检测领域取得了显著的成就。R-CNN

模型的基本思想是通过两个阶段来完成目标检测任务：首先，在图像中生成候

选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。以下是R-CNN模型的主

要特点和工作流程：

候选区域生成：R-CNN采用选择性搜索（SelectiveSearch）等算法来生

成图像中可能包含目标的候选区域。这些候选区域通常是图像中具有显著性的

区域，可能包含待检测的目标。

特征提取：对于每个候选区域，R-CNN使用预训练的卷积神经网络（通常

是AlexNet、VGG等）来提取特征。这些特征用于描述候选区域中的图像内容，

为后续的分类和边界框回归提供输入。

目标分类和边界框回归：使用支持向量机（SVM）等分类器对每个候选区

域进行目标分类，确定该区域是否包含特定的目标类别。同时，使用回归模型

对边界框进行微调，以更准确地框定目标的位置。

端到端训练：R-CNN模型通常是分阶段进行训练的：首先，在预训练的卷

积神经网络上进行特征提取网络的微调；然后，使用生成的特征进行分类器和

回归器的训练。

多任务损失函数：为了同时优化目标分类和边界框回归任务，R-CNN通常

使用多任务损失函数，将两个任务的损失结合起来进行端到端的训练。

2.4开发环境与工具

2.4.1Python简介

Python是一种解释型、面向对象、交互式的高级程序设计语言，以其简洁

易读、功能强大和广泛的应用领域而备受青睐。Python的设计哲学强调代码的

可读性，并允许开发者用少量代码表达想法，同时支持多种编程范式，包括面

向过程、面向对象和函数式编程。Python的语法清晰明了，接近于英语，这使

得它成为初学者学习编程的理想选择。此外，Python拥有庞大的标准库和丰富

的第三方库，这些库提供了大量的工具和功能，使得开发者能够轻松完成各种

复杂的任务，如数据分析、机器学习、Web开发等。Python在数据科学领域的

应用尤为突出。通过NumPy、Pandas等库，Python能够高效地处理大规模数据

3

湖南商务职业技术学院毕业设计

集，并进行复杂的数学运算和统计分析。同时，Python还支持与各种数据库进

行交互，使得数据处理和分析变得更加便捷。此外，Python在Web开发、网络

编程、自动化运维等领域也有着广泛的应用。许多知名的网站和应用程序都是

使用Python开发的，如YouTube、Instagram等。Python的跨平台性也使得它

能够在不同的操作系统上运行，为开发者提供了极大的便利。

总的来说，Python是一种功能强大、易学易用的编程语言，具有广泛的应

用领域和丰富的资源库。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以通过

Python实现自己的编程梦想，创造出更加美好的未来。

2.4.2PyCharm开发工具简介

PyCharm是一种功能强大的Python集成开发环境（IDE），专为Python开

发人员设计，旨在提高编程效率和质量。它集成了众多实用的工具和功能，使

得Python开发过程更为便捷和高效。首先，PyCharm拥有智能代码提示功能，

能够根据上下文提供变量、函数和模块的建议，帮助开发者快速编写代码并减

少错误。同时，它支持代码导航和搜索，允许开发者轻松定位和浏览代码，提

高开发效率。其次，PyCharm内置了强大的调试器和测试运行程序，使开发者

能够轻松地调试Python代码。它支持设置断点、单步调试、变量查看等功能，

帮助开发者快速定位和修复问题。此外，PyCharm还支持单元测试，让开发者

能够方便地编写、运行和分析测试用例，确保代码的质量和稳定性。除此之外，

PyCharm还提供了丰富的项目管理功能，可以创建和管理多个项目。它支持集

成多种版本控制系统，如Git、SVN等，使得代码版本管理和协作开发变得轻而

易举。此外，PyCharm还支持所有主要Python实现，包括Python2.x与3.x、

Jython、IronPython等，并提供语法高亮显示、错误检查和代码格式化等功能。

总的来说，PyCharm是一个全面而强大的PythonIDE，它集成了众多实用

的工具和功能，为Python开发者提供了一个高效、便捷的工作环境。无论是初

学者还是经验丰富的开发者，都可以从中受益，提高编程效率和质量。无论是

进行Web开发、数据分析还是机器学习等任务，PyCharm都是理想的选择。

2.4.3第三方库简介

NumPy（NumericalPython）是Python中一个强大的科学计算库，主要用

于处理大型多维数组和矩阵的数学NumPy，全称NumericalPython，是Python

语言的一个扩展程序库，它支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组

运算提供大量的数学函数库。NumPy的出现极大地简化了Python在数值计算方

4

湖南商务职业技术学院毕业设计

面的工作量，使得Python成为科学计算领域的重要工具。NumPy的核心是

ndarray对象，这是一个快速而灵活的大数组容器，可以存储同一类型的元素

并提供大量的数学函数库，用来操作这些数组。与Python的内置列表相比，

ndarray在存储和访问数据方面更加高效，尤其在处理大型数据集时，其性能

优势更加明显。同时，ndarray支持大量的维度，可以方便地进行各种复杂的

数据操作。NumPy还提供了许多高级的数学函数，用于对数据进行各种复杂的

数学运算和统计分析。这些函数包括线性代数、统计、随机数生成等等，几乎

涵盖了数学领域的各个方面。这些函数不仅功能强大，而且性能卓越，可以快

速地处理大规模数据。

此外，NumPy还具有良好的兼容性和扩展性。它可以与Python的其他科学

计算库（如SciPy、Matplotlib等）无缝集成，共同构建一个完整的科学计算

生态系统。同时，NumPy也支持自定义函数和扩展模块，可以根据具体需求进

行灵活定制。

总的来说，NumPy是一个功能强大、性能卓越的科学计算库，为Python在

数值计算领域的应用提供了坚实的基础。无论是数据分析、图像处理、机器学

习还是深度学习，NumPy都是不可或缺的重要工具之一。

2.4.4Tensorflow简介

Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发并维

护。它提供了一个灵活的、可扩展的工具，用于构建和训练各种机器学习模型，

特别是深度学习模型。TensorFlow采用数据流图的形式来表示计算，通过节点

（Node）和边（Edge）的连接来描述数据的流动和计算过程。支持多种平台和

设备，包括PC、服务器、移动设备等，可以方便地进行跨平台部署和应用。使

用高效的C++后端实现，同时提供了Python等用户友好的API接口，结合了高

效性能和易用性。

TensorFlow提供了丰富的库和工具，支持各种机器学习任务，如图像识别、

自然语言处理、推荐系统等，同时也支持自定义网络结构和算法。作为一款开

源项目，TensorFlow拥有庞大的开发者社区，提供了大量的文档、教程和示例，

方便用户学习和使用。TensorFlow生态系统丰富，包括TensorBoard可视化工

具、TensorFlowServing用于模型部署、TensorFlowLite用于移动设备端部

署等，为机器学习开发提供了全面的支持。

总的来说，TensorFlow是一款功能强大、灵活性高、性能优秀的深度学习

框架，被广泛应用于学术界和工业界，为开发者提供了丰富的工具和资源来构

5

湖南商务职业技术学院毕业设计

建和训练复杂的机器学习模型。

3方法设计和实现

3.1数据集收集与预处理

3.1.1数据集的获取

本次使用的数据是从官方网站百度飞浆AIStudio星河社区获取并整理，

选用的是公共数据集里的图像分类·动物图像识别与分类。

其中数据集是一个用于多分类任务的动物图像数据集，包含10种不同动物

的图像.训练集文件夹名为train_data共有17803张图像，文件夹中包含10个

子文件夹，文件名分别是butterfly，cat，chicken，cow，dog，elephant，

horse，ragno，sheep、squirrel，文件名为对应文件夹下图像的类别。测试集

文件夹名为test_data，文件夹中包含8150张图片。

其中对其数据进行整理选择了其中的5类，其中训练集中每一类500张图

片，验证集中每一类250张图片。具体如下图3-1所示：

图3-1数据集

3.1.2数据集预处理

1.图像尺寸调整：使用ImageDataGenerator的flow_from_directory函数

创建训练集和验证集生成器时，通过设置target_size=(224,224)参数，确保

了所有的图像都将被调整为224x224像素的尺寸。这是因为预训练的ResNet50

模型期望的输入尺寸是224x224像素。具体如下图3-2所示：

6

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-2图像预处理

2.图像归一化：通过preprocess_input函数对图像数据进行了归一化处

理。这是预训练的模型所期望的，并且通常可以提高模型的训练速度和性能。

preprocess_input函数会根据所使用的模型（在这里是ResNet50）将图像数据

缩放到特定的范围，并进行其他必要的预处理步骤。具体如下图3-3所示：

图3-3归一化

3.数据增强：数据增强是一种人工增加训练集多样性的方法，它通过对原

始图像应用一系列的随机变换来生成新的训练样本。在您的代码中，您使用了

ImageDataGenerato的多种参数来实施数据增强，包括随机旋转、平移、剪切、

缩放和水平翻转。这些变换都有助于模型学习到更鲁棒的特征表示，并可能提

高模型的泛化能力。具体如下图3-4所示：

7

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-4数据增强

3.2深度学习模型选择与设计

3.2.1深度学习模型的选择

为了实现动物识别系统，可以选择多种深度学习模型，每种模型都有其独

特的优劣势。ResNet50模型是深度学习领域中的一个经典之作，尤其在计算机

视觉任务中展现出了卓越的性能。下面我将从优缺点、与其他模型的对比以及

为何选择它这三个方面，对ResNet50进行详细的介绍。

首先，ResNet50的优点在于其深度和网络结构的创新。通过引入残差学习，

ResNet成功地解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和表示瓶颈问题，使

得网络能够更深且性能更佳。此外，ResNet50采用了模块化设计，使得网络结

构易于扩展和调整，能够适应不同的任务需求。

然而，ResNet50也存在一些缺点。一方面，由于其深度较大，网络参数数

量较多，导致计算资源和时间的消耗相对较大。另一方面，对于某些特定的任

务或数据集，可能存在过拟合的风险，需要采取额外的正则化措施来避免。

在与其他模型的对比中，ResNet50展现出了明显的优势。与早期的VGG等

模型相比，ResNet50在相同深度的情况下具有更高的精度和更少的计算量。与

后续的EfficientNet等模型相比，虽然ResNet50在参数效率和计算效率上可

能稍逊一筹，但其稳定的性能和广泛的应用基础使得它在许多任务中仍然是首

选模型。

其次，选择ResNet50作为我们的模型主要是基于其优秀的性能、良好的扩

展性以及广泛的应用基础。在许多计算机视觉任务中，ResNet50都取得了优异

的表现，并且其网络结构易于理解和调整，方便我们根据具体任务需求进行定

8

湖南商务职业技术学院毕业设计

制和优化。此外，由于ResNet50的广泛应用，也有大量的研究和实践经验可供

参考和借鉴，这对于我们快速搭建和调试模型具有重要的帮助。

所以ResNet50模型凭借其深度、性能和创新性在网络模型领域中占据了重

要地位。尽管存在一些缺点，但其优点和广泛的适用性使得它成为许多计算机

视觉任务的首选模型。

综上所述，尽管有更先进的模型可供选择，但在某些特定情况下，ResNet50

模型仍然是一个合理且实用的选择。

3.2.2模型的设计

1.模型的输入：

这个模型的输入是图像数据，具体来说，它是224x224像素大小的RGB图

像。这是因为在创建ImageDataGenerator和flow_from_directory方法时设置

了target_size=(224,224)。这意味着，无论原始图像的尺寸如何，它们都将

被调整（或称为resize）为224x224像素的大小作为模型的输入。此外，这些

图像还需要经过预处理，这是通过preprocess_input函数实现的，该函数是

TensorFlowKeras中ResNet50模型所需的特定预处理步骤。模型的输入层实

际上继承了ResNet50的输入层，该输入层期望接收形状为(224,224,3)的张

量，其中3代表RGB三个颜色通道。总的来说，这个模型是设计为接收224x224

像素的RGB图像，并经过特定的预处理后，通过ResNet50网络进行特征提取，

最后通过自定义的全连接层进行分类。

2.模型框架的选择和构建：

选用的是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）架构。本

次使用的是ResNet50模型，它是一个经典的卷积神经网络架构。ResNet50包

含多个卷积层、池化层和残差块，这些都是卷积神经网络的核心组件。这些卷

积层能够提取输入图像的空间特征，并通过逐层卷积和池化操作将这些特征组

合和抽象成更高层次的表示。残差块则帮助解决了深度神经网络中常见的梯度

消失和表示瓶颈问题，使得网络可以成功训练更深层次的结构。

特征提取，基础模型的输出经过GlobalAveragePooling2D()层进行全局平

均池化。这一步操作将每个特征图转换为一个单一的数值，有助于减少模型的

参数数量，并增加其对空间转换的鲁棒性。

3.添加层和激活函数：

自定义分类器，然后通过一个具有1024个单元和ReLU激活函数的Dense

层进一步处理池化后的特征。最终，使用另一个Dense层作为输出层，该层有

9

湖南商务职业技术学院毕业设计

num_classes（在此例中为5）个单元，并使用softmax激活函数进行多类分类。

3.3模型的编译与训练

模型编译：使用Adam优化器进行模型权重的优化。Adam是一种自适应学

习率优化算法，结合了AdaGrad和RMSProp的特点。损失函数为

categorical_crossentropy，适用于多类分类问题。模型训练的监控指标设置

为准确率（accuracy）。具体如下图3-5所示：

图3-5模型编译

训练：最后，通过model.fit()方法进行模型训练。该方法使用数据增强

后生成的训练数据和验证数据进行训练，并监控验证数据的性能。训练效果图

如图3-6所示。

保存模型：训练完成后，使用model.save()方法将模型保存到文件

animal_classifier.h5中，包含了模型的架构、权重和优化器状态等信息。

图3-6训练效果图

3.4模型的评估与优化

3.4.1模型的评估

在模型创建保存后，调用事先定义好的预测函数，上面两行代码这里定义

了一个变量image_path，用来存储要预测的图像的路径。这个路径指向名为

data/train/horse/目录下的名为(12).jpeg的图像文件。调用了一个名为

10

湖南商务职业技术学院毕业设计

predict_animal的函数，并将之前定义的image_path作为参数传入。这个函

数的作用是对给定的图像进行预测，判断它属于哪个类别，并返回预测的类别

（label）和该预测的置信度（confidence）。

之后显示预测类别和置信度，最下面两行代码将预测的类别和置信度打印

到屏幕上。label是预测的类别（例如，“horse”表示马），而confidence

是一个0到1之间的浮点数，表示模型对该预测的确定性。通过乘以100并添

加'%'符号。具体如下图3-7所示：

图3-7预测页面

之后就能得出预测图像所对应的类别和模型对图像的预测程度，具体如下

图3-8所示：

图3-8预测结果

3.4.2模型的优化

模型微调（Fine-tuning）：在加载预训练的ResNet50模型后，模型的前

部分（除了最后三层）被冻结（即不参与训练），这意味着在训练过程中，这

些层的权重将保持不变。

解冻（即允许训练）模型的最后三层，包括全连接层，这样模型就可以在

训练过程中调整这些层的权重以适应特定的分类任务。具体如下图3-9所示：

11

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-9解冻操作

正则化：是一种用于防止模型过拟合的技术，它通过对模型的权重施加某

种形式的约束来减少模型的复杂度。在L2正则化中，我们向损失函数添加了一

个正则化项，这个项是模型权重平方和的一半（乘以一个正则化强度系数）。

这样做的效果是，在训练过程中，模型会尝试最小化原始损失（例如分类错误）

和权重平方和之间的平衡。因此，L2正则化倾向于产生权重较小的模型，这有

助于减少模型的复杂度并减少过拟合。在代码中，Dense层kernel_regularizer

参数用于指定正则化项。l2(0.001)创建了一个L2正则化项，其中的0.001是

正则化强度的系数。这个值是一个超参数，可以通过交叉验证来调整，以找到

最优的正则化强度。具体如下图3-10所示：

图3-10添加正则化

3.4.3前端的设计与实现

前端设计主要是Flaskweb应用程序的交互界面。主要关注的是后端逻辑，

如处理文件上传，模型预测和结果显示等操作。具体如下图3-11所示：

图3-11后端逻辑

前端html代码如下图3-12所示：

12

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-12前端展示

3.4.4效果展示

最后运行程序，点开Runningon:5000，其效果图如图

3-13前端面板图：

图3-13前端面板图

13

湖南商务职业技术学院毕业设计

点击选择文件，上传想要识别的图像并点击识别功能。其效果图如下图3-14、

图3-15和图3-16所示：

图3-14测试结果图其1

图3-15测试结果图其2

14

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-16测试结果图其3

4小结

随着大数据技术的发展，迎来了大数据时代，大数据时代的到来已然变幻

出了更强的功能特征，然而在大数据服务商的‘精耕细作’之下，也必将为各

行各业带来进步的动力

首先，深度学习R-CNN模型在动物识别领域的应用，为我们打开了一个全

新的视角，让我们可以更高效地理解和分析动物世界。在现实中，这项技术不

仅仅是一个理论上的突破，更是对生态保护、动物研究等领域产生了深远的影

响。对于生态保护而言，基于R-CNN的动物识别系