鱼类识别系统实现：Python深度学习算法模型评测
在水产流通、餐饮供应链及养殖管理等实际业务中，准确识别鱼种依然高度依赖资深从业者的经验。然而人工判断效率低下，主观偏差显著，一旦遇到多品种混放或图片细节模糊的情况，差错率极易失控。本项目的核心目标正是将传统“人眼识别”转化为一套标准化、基于深度学习的自动鉴定体系，最终形成“图像输入→模型推理→结果入库→历史追溯”的完整闭环。
项目介绍
该系统采用前后端分离架构，并独立部署深度学习推理服务。前端基于 Vue3 与 Element Plus，覆盖用户注册登录、图片上传与识别结果查看、历史记录检索、公告浏览等核心功能。后端基于 Flask 框架，按认证、用户管理、识别服务、公告四个模块组织接口，通过 JWT 保障访问安全。用户上传鱼类图片后，系统首先校验文件大小与格式，通过后存入本地 media 目录，随后调用 TensorFlow 模型进行推理，最终返回置信度最高的类别，并同时输出全部30个类别的置信度排序结果。
当前系统可识别墨鱼、石斑鱼、鲈鱼、鲫鱼等30种常见鱼类。识别结果、对应置信度、图片存储路径及时间戳均存入 SQLite 数据库，便于后续追溯与分析。
选题背景与意义
水产流通、餐饮采购、养殖管理及科普教育等场景长期依赖人工经验进行鱼种辨别。但人的判断稳定性差、培训成本高，尤其在多品种混放、图片质量参差或人员经验不足时，误判几乎无法避免，直接冲击采购定级、价格评估与质量溯源。基于计算机视觉的自动识别技术恰好能将“老师傅说了算”转变为“数据说了算”，在标准化与规模化应用中优势突出。本课题以深度学习模型为核心，构建了完整的图像采集、模型推理、结果存储、历史追溯链条。
关键技术栈：ResNet50
在图像分类深度学习领域，ResNet50 是经典骨干网络之一。其残差连接（Residual Connection）有效缓解了深层网络的梯度消失与退化问题，使模型在保持强大表达能力的同时稳定收敛。简单而言，网络学习“残差”而非直接映射，训练效率更高，泛化能力更强。本系统中，训练完成的 ResNet50 模型以 resnet50_model.h5 文件形式部署于后端。推理时输入图片统一缩放至 224×224 像素的 RGB 张量，经归一化后送入模型。系统依据输出向量确定排名第一的识别结果及其置信度，同时返回全部30个类别的置信度列表，前端据此可进行可视化展示与结果解读。
技术架构图（Mermaid）
系统功能模块图（Mindmap）
