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湿地鸟类智能监测：从数据到模型
ID：2788
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 19:51:26 Hits：2069
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 14:35（Asia/Shanghai）
Duration：15min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
鸟类种群数量和多样性是自然生态系统健康状态的重要指征。传统上鸟类资源监测主要依赖人工完成，这种数据获取方式费时、费力且数据时空尺度小。智能手机和深度学习技术的发展打开了鸟类智能监测研究的大门。围绕鸟类智能监测中痛点问题，本研究做了如下研究工作：（1）依托无人机遥感监测、固定监控视频以及网络爬虫等鸟类图像获取技术，建成了全球首个大规模水鸟图像分类数据集以及鸟类目标检测数据集，其中水鸟分类数据集涵盖全球548种水鸟（占水鸟总量的90%），鸟类目标检测涉及全球1433种鸟类、标注鸟类图像超过14万幅。（2）开发针对鸟类特征的鸟类图像分类模型、层次化的小样本鸟类检测模型，为有效提升了常规鸟类以及稀有鸟类的识别精度。（3）实现了鸟类识别和检测模型的集成，开发了鸟类监测APP产品，并开放服务于社会公众。
Keywords
湿地生态系统,，鸟类监测,，深度学习,，图像分类,，目标检测
Speaker
周脚根
教授 淮阴师范学院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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