10.11857/j.issn.1674-5124.2022010087
鼠类个体夜视监测与智能识别方法研究
基于机器学习算法,研究一种在夜间环境下鼠类个体身份识别的智能方法及监测系统.根据SSD目标检测算法,设计并优化鼠类个体身份识别模型;搭建微光夜视监测系统,进行微弱光环境下鼠类个体的成像监测实验.实验结果显示,在给定条件下对于不同鼠类个体目标,优化后的鼠类个体智能识别模型平均准确率可达 98.14%,平均召回率为 98.62%.表明所研究的监测系统和智能识别方法,可用于夜视条件下鼠类个体识别和行为监测方法的进一步研究.
机器视觉、动物监测、微光夜视、SSD网络
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TP79;TB9(遥感技术)
国家自然科学基金62175144
2023-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
40-45
