【2025最新】基于SpringBoot+Vue的图像识别与分类中国蛇类识别系统管理系统源码+MyBatis+MySQL

QQ1273148749

746人浏览 · 2025-10-21 13:27:15

QQ1273148749 · 2025-10-21 13:27:15 发布

摘要

随着生物多样性保护意识的提升和人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在野生动物保护领域展现出巨大潜力。中国蛇类资源丰富，但传统分类方法依赖专家经验，效率低下且难以普及。针对这一问题，开发智能化的蛇类识别系统具有重要的科研价值和现实意义。该系统可应用于生态监测、野外救援、科普教育等场景，帮助用户快速识别蛇类并获取相关信息，从而降低人蛇冲突风险并提升保护效率。关键词：图像识别、蛇类分类、SpringBoot、Vue、生物多样性保护。

系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现RESTful API，整合MyBatis进行数据持久化，MySQL存储蛇类特征数据和用户信息。前端使用Vue.js构建交互界面，通过Axios与后端通信，实现图像上传、识别结果可视化展示及分类管理功能。系统核心采用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，结合迁移学习技术优化模型在有限样本下的识别准确率。此外，系统提供用户权限管理、识别历史记录查询、蛇类知识库等模块，形成完整的生态保护解决方案。关键词：MyBatis、MySQL、图像分类、权限管理、迁移学习。

数据表结构说明

蛇类特征数据表

存储蛇类生物学特征及图像特征向量数据，用于训练识别模型和提供分类依据。蛇类编号（snake_id）为该表主键，特征向量字段采用二进制存储以提高检索效率，结构如表3-1所示。

字段名	数据类型	说明
snake_id	VARCHAR(36)	蛇类唯一标识符（UUID）
scientific_name	VARCHAR(100)	拉丁学名
chinese_name	VARCHAR(50)	中文俗名
venom_level	TINYINT	毒性等级（1-5级）
habitat_json	JSON	栖息地分布坐标集合
feature_vector	LONGBLOB	512维图像特征向量
morphology_desc	TEXT	形态特征描述
last_update_time	TIMESTAMP	记录最后更新时间

用户识别记录表

管理用户上传的识别请求及结果数据，识别流水号（record_uid）为主键，包含图像哈希值用于去重处理，结构如表3-2所示。

字段名	数据类型	说明
record_uid	VARCHAR(36)	识别记录唯一ID
user_hash	VARCHAR(64)	用户设备匿名标识
image_md5	VARCHAR(32)	上传图像MD5值
snake_id	VARCHAR(36)	关联蛇类ID
confidence_rate	DECIMAL(5,4)	模型识别置信度
geo_location	POINT	用户提交的地理坐标
create_timestamp	DATETIME	记录生成时间
device_info	VARCHAR(200)	客户端设备信息

系统知识图谱表

维护蛇类生态知识关联数据，支持多维度信息检索，知识节点ID（node_id）为主键，采用图数据库设计思想存储关系数据，结构如表3-3所示。

字段名	数据类型	说明
node_id	VARCHAR(36)	知识节点唯一标识
node_type	ENUM	类型（物种/习性/治疗等）
content_json	JSON	结构化知识内容
relation_edges	JSON	关联节点ID及关系类型
data_source	VARCHAR(100)	数据来源机构
verification_flag	BOOLEAN	专家审核状态
hot_weight	FLOAT	知识热度权重值
version_code	INT	数据版本号