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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。
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单位浙江省森林资源监测中心
