[1]蒋敏,田元,吴伟志,等.鸟类全景观测系统中的人工智能识别技术[J].浙江林业科技,2021,41(04):108-113.[doi:10.3969/j.issn.1001-3776.2021.04.019]
 JIANG Min,TIAN Yuan,WU Wei-zhi,et al.Artificial Intelligence Recognition in Bird Panoramic Observation System[J].Journal of Zhejiang Forestry Science and Technology,2021,41(04):108-113.[doi:10.3969/j.issn.1001-3776.2021.04.019]
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鸟类全景观测系统中的人工智能识别技术()
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《浙江林业科技》[ISSN:1001-3776/CN:33-1112/S]

卷:
41
期数:
2021年04期
页码:
108-113
栏目:
出版日期:
2021-08-01

文章信息/Info

Title:
Artificial Intelligence Recognition in Bird Panoramic Observation System
文章编号:
1001-3776(2021)04-0108-06
作者:
蒋敏 1田元2吴伟志3朱力力1刘妙燕2
(1. 浙江省长兴县自然资源和规划局,浙江长兴 313100;2. 浙江弄潮儿智慧科技有限公司,浙江杭州 310030; 3. 浙江省森林资源监测中心,浙江杭州 310020)
Author(s):
JIANG Min1TIAN Yuan2WU Wei-zhi3ZHU Li-li1LIU Miao-yan2
(1. Changxing Natural Resources and Planning Bureau of Zhejiang, Changxing 313100, China; 2. Zhejiang Neusense Smart Technologies Ltd. Hangzhou 310030, China; 3. Zhejiang Forest Resources Monitoring Centre, Hangzhou 310020, China)
关键词:
鸟类识别人工智能生物多样性湿地生态保护
Keywords:
bird recognition artificial intelligence biodiversity wetland Zhejiang
分类号:
S718.63;TP183
DOI:
10.3969/j.issn.1001-3776.2021.04.019
文献标志码:
A
摘要:
随着数字化基础设施建设的推进,采用人工智能技术对鸟类观测影像进行实时识别,以期为湿地监控与生 物多样性保护提供新的手段。2020 年,在长兴仙山湖国家湿地公园,根据鸟类监测、识别场景的特点,利用级联 分类器和卷积神经网络人工智能识别技术对鸟类进行监测、识别。结果表明,该鸟类检测和分类模型在验证集中 分类精度达到87.75%以上。该分类检测方法适用于广角、远景监测下的鸟类观测识别,可以在实际的鸟类观测中 达到自动化监测目标鸟类、人工智能辅助发现未知鸟类的效果,未来随着数据的积累,可以持续优化模型并提高 检测精度。
Abstract:
In 2020, according to the characteristics of bird monitoring and recognition scenario, cascade classifier and convolution neural network artificial intelligence recognition technology was used to monitor and recognize birds in Changxing Xianshanhu National Wetland Park, Zhejiang province. The results showed that the accuracy of the model was over 87.75% in the validation set.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2021-03-30;修回日期:2021-06-06
作者简介:蒋敏,工程师,硕士,从事自然保护地与湿地保护工作;E-mail:76039318@qq.com。通信作者:田元,浙江省特聘专家,博士, 从事智慧林业、生态保护工作;E-mail: tiany@neusensetech.com。
更新日期/Last Update: 2021-08-01