(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