本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5,该算法是YOLO系列算法的较新版本,相比于YOLOv3和YOLOv4,YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外,YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法,这种方法可以在不增加计算量的情况...
近年来,随着深度学习技术的快速发展,鸟类识别研究也进入了一个新的阶段。尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的成功应用,极大地推动了自动鸟类识别技术的进步。在这一背景下,一系列基于深度学习的新算法和模型被提出,以提高鸟类识别的准确性和效率。 YOLO系列算法,作为一种典型的实时目标检测系统,因其高效性和准确...
通过增加网络的深度和宽度,GoogLeNet能够学习到更加复杂的特征表示,从而提高分类的准确率。 3.3 鸟类识别系统 基于GoogLeNet深度学习的鸟类识别系统主要包括数据预处理、模型训练和测试三个阶段。 数据预处理:首先,收集大量的鸟类图像数据,并对图像进行标注。然后,对图像进行预处理,如缩放、裁剪和归一化等,以便于输入到神...
如今,深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而,现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差,并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题,本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集,以增强模型的泛化能力,然后提出了一个轻量级的鸟类声音识别模型,以MobileNetV3为骨干构建了一种轻量级的特征提取...
在设计和实现基于YOLOv8/v7/v6/v5的鸟类识别系统时,我们采取了一系列策略来克服技术挑战并满足应用需求。以下是我们的主要方法和技术选择,特别注重深度学习模型的选择和优化、技术框架与开发工具的应用、功能实现与系统设计的创新,以及数据处理和存储策略的高效管理。
基于GoogLeNet深度学习的鸟类识别系统主要包括数据预处理、模型训练和测试三个阶段。 数据预处理:首先,收集大量的鸟类图像数据,并对图像进行标注。然后,对图像进行预处理,如缩放、裁剪和归一化等,以便于输入到神经网络中。 模型训练:使用标注好的图像数据训练GoogLeNet模型。通过反向传播算法和优化方法(如梯度下降)来更新...
基于深度学习的鸟类检测识别系统(yolov5)共计6条视频,包括:基于深度学习的鸟类检测识别系统yolov5、环境安装-GPU、环境安装-CPU等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
简介:基于深度学习的鸟类检测识别系统(含UI界面,Python代码) 前言 作为一个地区生物多样性与生态环境的重要指标,“鸟类数量及分布”越来越受到自然保护区、湿地公园、动物保护监管部门等机构的重视,实时监测鸟类品种、数量与分布,成为各地区的常态化工作。本文使用YOLOv5目标检测算法,可以为鸟类监测识别提供AI技术支持,提...
摘要:鸟类识别是深度学习和机器视觉领域的一个热门应用,本文详细介绍基于YOLOv5的鸟类检测识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种鸟类图片、视频以及开启摄像头进行检测识别;可通过UI界面选择文件,切换标记识别目标,支持切换模型,支持用户登录注册界面;基于YOLOv5模型训练...
基于深度学习的细颗粒度鸟类识别算法准确率超过92% 对鸟类群体的持续观测和保护一直是相关保护区工作的重中之重,但是由于保护区面积大、范围广,依靠传统的鸟类人工调查难以实现高效的对鸟类重要栖息地的连续监测,无法及时发现鸟类变化情况,随着AI识别技术的发展,利用其时效性强、获取快捷等优势特点,结合安装高清高变倍...