深度学习畜牧识别系统YOLOV8 SVM python
本文介绍了一个基于SpringBoot和Python的畜牧识别系统,采用YOLOV8和SVM模型,数据集来自Kaggle。系统功能包括畜牧面部识别、健康监测、饲养记录、品种识别等,使用MySQL数据库存储数据。开发环境为JDK1.8、Maven3.8、MySQL5和Python3.8,前端采用HTML+CSS技术栈。该项目虽工作场景应用有限,但适合编程初学者参考学习,所有源码经调试确保可运行。系统
本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目,在工作环境中基本使用不到,但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做,故分享出本项目供初学者参考。
一、项目描述
模型是YOLOV8模型 svm模型
数据集来源https://www.kaggle.com/datasets/amiteshpatra07/cattle-dataset-pig-sheep-cow-horse
基于SpringBoot及 Python实现的畜牧识别系统通过MySQL数据库与SpringBoot框架以及python进行开发
前台登录网址:http://localhost:81/
前台账号密码:123456789 123456
二、项目功能
1.畜牧面部识别记录 手动填写历史识别记录
2.用户管理 用户的管理
3.畜牧健康监测 填写健康记录
4.畜牧饲养记录 填写饲养记录
5.品种识别 不同牛的品种识别
6.牛只识别 牛大和牛二的识别
7.通知公告 通知公告
三、运行环境
开发工具:idea PyCharm
运行环境:jdk1.8+maven3.8+mysql5+python3.8 此配置为本人调试所用,仅供参考
四、项目技术
服务器端:SpringBoot
前端 html+CSS
以上系统源码经过技术整理与调试,确保能正常运行
五、项目截图




















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