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课程介绍
适合人群：
1.具有计算机基础学科背景，并专注于计算机视觉应用的学生。 2.IT从业者 3.计算机视觉研究人员
你将会学到：
你将掌握目标检测的关键技术，提升开发技能，实现成果落地。
课程简介：
一、课程简介：本课程将带领学员从零开始，利用Python编程语言、Django框架和YoloV8算法，开发一个功能全面的鸟类识别综合平台。通过本课程的学习，学员不仅能够掌握Django Web开发的基础知识，还将深入了解计算机视觉技术在实际应用中的使用，特别是如何在野生动物保护和自然观察领域中应用这些技术。
二、课程目标：
- 掌握Django框架的基本使用方法，包括模型定义、视图编写、模板使用和URL路由等。
- 学习并理解YOLOv8算法的基本原理及其在图像识别中的应用。
- 实现一个包含鸟类档案库、个人中心、鸟类观察记录、以及实时鸟类识别和检测功能的Web平台。
- 学会如何部署和维护一个基于Django的Web应用。
三、课程内容：
- 引言：介绍课程背景、目标和大纲。
- 1. Django基础：安装配置、项目创建、模型设计、视图与模板、URL路由、用户认证等。
- 2. 数据库设计：设计用于存储鸟类信息的数据库结构，包括鸟类档案库和个人观察记录。
- 3. 前端界面开发：使用HTML, CSS和JavaScript（可选Bootstrap或Vue.js）开发用户友好的前端页面。
- 4. 后端逻辑实现：编写处理用户请求、与数据库交互的后端逻辑。
- 5. YOLOv8算法原理与应用：Django项目中集成和使用预训练的 YOLOv8模型进行鸟类图像的识别和检测。
- 6. 新增基于阿里云百炼大模型完成图片生成。
- 功能模块开发：
- 鸟类档案库：展示各种鸟类的详细信息，支持搜索和分类浏览。
- 个人中心：用户可以注册登录，管理个人信息，记录个人的鸟类观察历史。
- 鸟类观察：用户可以添加新的鸟类观察记录，包括位置、时间、天气等信息，并上传相关照片。
- 鸟类识别和检测：利用YOLOv8对用户上传的照片进行分析，识别图中的鸟类种类，并显示相关信息。
课程目录
├─第1章鸟类智能综合平台
│ 1-1 子应用鸟类数据表的创建.mp4
│ 1-2 鸟类数据的后台管理.mp4
│ 1-3 鸟类数据的添加.mp4
│ 1-4 鸟类档案库的页面实现.mp4
│ 1-5 鸟类档案库的查询和显示.mp4
│ 1-6 鸟类图片信息的上传.mp4
│ 1-7 鸟类信息显示的分页功能.mp4
│
├─第2章鸟类观察的实现
│ 2-1 鸟类观察表的创建.mp4
│ 2-10 鸟类观察的科普知识.mp4
│ 2-2 鸟类观察数据表的创建.mp4
│ 2-3 鸟类观察页面的搭建.mp4
│ 2-4 鸟类观察页面的显示.mp4
│ 2-5 鸟类观察数据的添加.mp4
│ 2-6 鸟类观察数据的添加和显示.mp4
│ 2-7 鸟类观察数据的删除.mp4
│ 2-8 鸟类观察页面的创建.mp4
│ 2-9 鸟类观察页面的修改.mp4
│
├─第3章个人中心及登录和注册
│ 3-1 用户数据表的创建.mp4
│ 3-2 鸟类识别平台的登录页面.mp4
│ 3-3 登录页面的修改-作业处理.mp4
│ 3-4 用户注册和登录的具体实现.mp4
│ 3-5 个人中心.mp4
│ 3-6 个人中心的修改.mp4
│ 3-7 个人中心的修改实现.mp4
│
├─第4章 鸟类识别和检测
│ 4-1 鸟类观察的甄别.mp4
│ 4-2 鸟类识别的模型训练和部署.mp4
│ 4-3 鸟类观察的目标检测.mp4
│ 4-4 AlexNet模型识别动物分类.mp4
│
└─课程资料
bird_classify-01.zip
Bird_Identification-01.7z
CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf
CHAPTER02-鸟类观察的实现-01.pdf
CHAPTER03-用户登录和注册的实现-01.pdf
CHAPTER04-鸟类观察的识别和检测-01.pdf
object_detect-01.zip
