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基于深度学习的河湖鸟类智能识别

 北京市创新创业人才培养指导中心

Intelligent Recognition of River and Lake Birds Based on Deep Learning

在当今生态文明建设的大背景下,鸟类作为生态环境中的重要组成部分,其监测与保护工作十分重要。但传统的鸟类监测方法存在诸多局限性,如过度依赖人工经验和先验知识,耗费大量人力物力,监测效率低下。本课题旨在通过AI技术提升鸟类监测的效率和准确性,为生态环境保护和科学研究提供强有力的支持。其研究的是一个集成了软件、硬件和算法的一体化鸟类智能监测平台,它通过定制式算法和迁移学习模型,实现了自学习、自更新、自部署的功能,并创新性地开设了与专家经验结合的智能数据库——“专家智库”。该平台能够针对野生拍摄的鸟类图像实现准确识别,并进行多维度数据可视化,极大地提高了监测的效率和准确性。其主要优势包括:高效准确的数据采集、极高的性价比以及客制化的解决方案。鸟类AI智能识别自动监测站设置于北京各个重点保护的水生态环境中,可与多种机构达成合作,为各地政府服务,建设生态站点,还可与环保组织、学术界等建立数据共享和合作关系,共同开展鸟类监测项目。本课题核心工作是针对这一系列实际场景中采集到的鸟类图像信息进行识别,重点攻克实际采集中遇到的采集环境复杂,环境光线复杂,鸟类遮挡严重,同种鸟类季节性差异化等实际问题,以人工智能算法赋能水生态监测,服务于首都生态监测保护。

项目信息

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项目负责人

王俊文1808级 校外学生统一学院 中国矿业大学(北京)

项目成员

张政银1983级 校外学生统一学院 中国矿业大学(北京)

祁皓然1343级 校外学生统一学院 北京化工大学

刘畅1580级 校外学生统一学院 中国矿业大学(北京)

指导老师

赵峙尧北京工商大学 计算机与人工智能学院副院长

姜那首都师范大学 讲师

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