鱼类识别小程序设计与实现

吕俊霖，陈作志，刘 岩，杨长平

(中国水产科学研究院南海水产研究所，广东 广州510300)

0 引言

随着智能手机的普及和深度学习技术的发展，以智能手机为载体的图像识别软件日渐走入人们的生活。基于卷积神经网络技术和深度学习的方法，图像识别软件可自动提取图像特征，并推断出对应的种类(标签)，因此，在需要进行图像识别的场景中，手机图像识别软件得到了迅速地推广和应用，这类手机软件使用便捷，对特定领域的物体识别具备一定准确度，受到人们的普遍欢迎[1-2]。

我国拥有广阔的海洋面积，有3 000多种鱼类，共4个纲47目、313科、3 090种，人们经常捕获和食用的鱼类有几十种到上百种[3-5]。某些鱼类较为少见；不同科属的鱼类具有较相似的外观特征；各地对某些鱼类的称呼不统一，容易引起误解。鉴于上述情况，有必要开发出一款鱼类识别软件，帮助大众识别鱼类、辨别鱼类、了解鱼类，这既是海洋科普的需要，也有益于渔政和科研人员了解当地的渔业水产情况。

1 产品使用场景

当前，已经有不少应用于特定场景的识别程序，如人脸识别、花卉识别、水果识别、昆虫识别和车牌号识别等[6-10]。这些识别程序为工作人员提供了有力的辅助工具，对普通人群来说，可通过这些识别程序，快速便捷地获得科普知识。

鱼类识别程序适用于以下场景。

(1)对不了解的鱼类，如在农贸市场上售卖的鱼类，或在渔业资源调查中捕获、垂钓到的鱼类进行识别，可了解其名称、生活习性、分布位置和形态特征。

(2)对已知道俗名的鱼类，想了解其更多的信息(学名、分类地位和生活习性等)。

(3)对俗名相同但外形不同的鱼类进行探究和比较，了解其不同之处。

(4)对识别出来的鱼类，希望通过分享功能，得到进一步确认，或者通过手机的分享功能，向公众或好友传播新发现，分享新知识。

2 识别软件表现形式

当前，手机识别应用软件有多种表现形式，传统上使用手机应用程序，也就是俗称的手机APP[11]。手机APP的特点是开发时间较长、功能较丰富，但成本也较高。随着微信的兴起，微信为了统一入口，推出了小程序功能，由于微信的使用人数众多，因此，基于微信小程序的识别软件也逐渐流行起来[12-13]。两者之间的比较如表1所示。

表1 手机APP和微信小程序的对比

针对鱼类识别的使用场景，选择微信小程序的形式，比较符合鱼类识别这种一次性、偶发性和随用随走的应用场景。

3 识别软件设计

鱼类识别小程序的设计可以分为前端和后端两个部分。前端使用微信小程序，呈现各种功能页面并接受用户输入(图1)，后端在服务器上运行，对前端传递过来的交互信息进行响应，执行具体的功能，如调用识别脚本、读取数据库信息等，并返回相应的结果(图2)。

图1 前端功能框架

图2 后端功能框架

3.1 前端功能模块

(1)识别功能。识别功能是核心功能，用户通过调用手机摄像头，或者通过读取相册里的图片，上传给服务器进行识别。识别的结果包括学名、中文名、俗名、形态特征、地理分布、生活习性等信息。

(2)鱼类搜索。用户可以通过搜索鱼类的学名或俗名，得到相应鱼类的具体信息。

(3)一句话提示。在程序的起始页随机展示鱼类的清晰大图，并配有一句话提示，激发用户的好奇心和求知欲，增强用户黏性。

(4)识别记录。记录用户的每一次识别，并可将识别记录分享出去。

(5)小程序助手。如果有不了解的鱼类，用户可借助微信小程序的助手功能，邀请鱼类鉴定专家辅助鉴定。

(6)分享转发。分享转发识别出来的结果，请好友帮忙核对结果，或分享新知识。

3.2 后端功能模块

(1)鱼类识别脚本调用。对上传过来的图片进行识别脚本调用，利用卷积神经网络技术，将图片的卷积结果与识别模型相比对，得到属于某个物种的概率值，该物种在鱼类数据库中有一个唯一的标识(identification，ID)，每个ID对应一种鱼类。

(2)数据库读取。设计鱼类信息数据库，根据脚本识别出来的物种ID，在鱼类数据库中读取属于该ID的其他字段，从而得到对应鱼类的详细信息。开发人员需提前在数据库中填好鱼类各字段的具体信息。

(3)识别日志。记录图片的识别结果，如上传图片时间、识别结果、识别耗时等。

(4)统计分析。对识别结果进行统计分析，可给出目标时间段内识别接口的调用情况和识别概率，为有针对性地调整识别参数提供数据支撑。

4 鱼类数据库设计

鱼类数据库用于对可识别的鱼类信息进行统一管理。根据软件的使用场景，确定了鱼类数据库的收录标准：①较为常见；②在我国出版的鱼类图谱、图志中被收录过；③鱼类的信息和图片较易采集。经反复筛选，共收入鱼类1 400种，这也是识别小程序所能识别的上限。

在鱼类识别数据库中，设计了可展示字段，并根据字段收集整理了鱼类的关键信息，如学名、中文名、俗名、分类地位、形态特征和生活习性等，制作成鱼类数据库。

鱼类识别数据库的结构如表2所示。

表2 鱼类信息数据表

5 识别小程序的实现

识别小程序由2个页面组成，首页是“识别”页(图3)，通过随机展示一张鱼类的清晰大图和一句话知识，引发用户的好奇心，用户可直接点击该图片进行识别，也可通过拍照或从相册中选择图片进行识别，识别结果如图4所示。

图3 识别页

图4 识别结果页

第2个页面(图5)是“我的”页，主要提供了除识别外的其他重要功能，如识别记录、识别贝类的跳转链接、识别虾蟹的跳转链接、联系我们、分享转发和关于等，识别记录页面如图6所示。

图5 “我的”页

图6 识别记录页

通过这些菜单，用户可以查看自己的识别记录，也可以跳转到对贝类和虾蟹类的识别。“联系我们”提供了微信小程序助手的功能，可以通过这个功能联系鱼类鉴定专家，从而得到更好的鉴别服务。“关于”则提供了该软件的开发信息。

6 结束语

鱼类识别小程序的开发，紧密切合了需要对鱼类进行识别的典型场景，抓住了用户的核心需求，并且通过生动活泼的界面设计，实现了其核心功能。

鱼类小程序的识别结果比较准确，在验证集上的测试，准确率可达95%以上，在生活中经过多次的实物测试，准确率也达到90%以上，较好地实现了产品的需求，在鱼类知识普及中具有一定的作用，也可为手机识别程序的开发者提供有益的借鉴。