基于雪地足迹影像的物种分类识别方法——以东北地区6种哺乳动物为例
东北地区在我国生物资源上占据重要地位，受寒冷漫长的冬季以及丰厚降雪量的影响，野外工作者在冬季通常优先选择雪地足迹来完成野生动物的识别和监测，但足迹识别物种对人员资质要求较高，且对相似雪地足迹肉眼识别仍存在难度。因此，简单、高效且准确地通过雪地足迹影像来识别野生动物成为东北地区野生动物监测的关键。为此，本研究提出了基于雪地足迹和深度学习识别野生动物种类的方法，以东北地区6种哺乳动物为研究对象，通过野外人工采集并处理足迹影像制作雪地足迹数据集，选用分割模型SOLOv2作为分割网络完成对雪地足迹轮廓特征的自动提取，探究各物种的实例分割精度和效果。选用分类模型Swin-Transformer-Tiny...
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| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Department of Chinese Journal of Wildlife
2025-01-01
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| Series: | 野生动物学报 |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails?columnId=89767568&Fpath=home&index=0 |
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