鸟类识别模型 该图像分类模型用于对麻雀和喜鹊两种鸟类的识别,采用TensorFlow Lite模型格式。 鸟类识别模型应用场景 在农业领域:可以通过鸟类识别模型,识别鸟类并进行驱鸟工作。 在航空领域:飞机场需要定期进行驱鸟工作,保障机场起降的安全。 动物保护领域:可以在野外设置鸟类喂食装置,保护珍稀鸟类物种;或者野外物种发现并进行...
该图像分类模型用于对麻雀和喜鹊两种鸟类的识别,采用TensorFlow Lite模型格式。 鸟类识别模型应用场景 在农业领域:可以通过鸟类识别模型,识别鸟类并进行驱鸟工作。 在航空领域:飞机场需要定期进行驱鸟工作,保障机场起降的安全。 动物保护领域:可以在野外设置鸟类喂食装置,保护珍稀鸟类物种;或者野外物种发现并进行相应的保护等。
该模型用于对麻雀和红领绿鹦鹉两种鸟类声音的识别,采用MFCC识别技术,生成TensorFlow Lite INT8格式文件。 应用场景 鸟类爱好者:对鸟类感兴趣的人可以利用鸟类声音识别技术来辨别野外的不同鸟类,增强对于鸟类的观察和了解。 生态学研究:生态学家可以使用鸟类声音识别技术来对野外的鸟类进行监测和研究,从而评估鸟类群落的多...
摘要:基于深度学习的高精度鸟类目标(鹦鹉(Crested Myna)、麻雀(Eurasian Tree Sparrow)、黑头文鸟(Chestnut Munia)、白领翡翠(Collared Kingfisher)、太阳鸟(Garden Sunbird))检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位鸟类目标目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的鸟类目标目标检测识别,另外支持结...
近日,来自法国国家科学研究中心、蒙彼利埃大学和葡萄牙波尔图大学等研究团队的科学家开发了首个能够识别鸟类个体的人工智能模型。该模型在识别圈养的斑胸草雀(zebra finch)、野生大山雀(great tit)和野生群居织巢鸟( sociable weaver)个体时,准确率约为90%。
鸟类识别作为其中的一个重要应用,不仅能帮助科研人员快速记录鸟类种类,还能为生态多样性研究提供宝贵数据。本文将引导您通过YOLO系列模型,结合前端技术,构建一个网页版的鸟类识别系统。 1. 数据准备 数据集选择:首先,您需要一个包含多种鸟类图片的数据集。常用的有Caltech-UCSD Birds 200 (CUB-200)、iNaturalist等。
鸟类识别系统基于YOLO模型,通过训练后的模型对图像中的鸟类进行检测和识别。系统包括以下主要功能: 图像上传与展示 鸟类识别与标注 识别结果展示 2. 环境配置 2.1 安装Python和相关库 首先,确保安装了Python 3.7及以上版本,并安装以下必要的库: pip install numpy pandas opencv-python pillow ...
鸟类识别模型训练方法包括:获取鸟类视 频样本;对所述鸟类视频样本进行目标识别以及 目标追踪,得到鸟类视频样本中各图像帧对应的 鸟类识别结果以及鸟类运动轨迹;基于所述鸟类 识别结果以及鸟类运动轨迹,从所述鸟类视频样 本中筛选出目标鸟类图像帧;基于所述目标鸟类 图像帧对预设的初始模型进行训练,得到鸟类识 别模型,...
1、本申请实施例的目的在于提供一种鸟类识别模型训练方法,旨在解决现有技术训练得到的鸟类识别模型识别准确率不高的问题。 2、本申请实施例是这样实现的,一种鸟类识别模型训练方法,所述方法包括: 3、获取鸟类视频样本; 4、对所述鸟类视频样本进行目标识别以及目标追踪,得到鸟类视频样本中各图像帧对应的鸟类识别结果以及...
近年来, 利用深度学习技术自动识别鸟类成为鸟类调查保护的重要手段。由于实际鸟类图像普遍存在复杂背景,相近科属的鸟类看起来十分相似,因此使得深度学习模型识别容易出现漏检和误检。 团队负责人表示,将后续结合鸟类图像、音频以及地理位置信息开展多模态鸟类识别研究。