【摘 要】
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东北虎是世界濒危物种,也是最有希望恢复种群的大型猫科动物。生物多样性是生物及其环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的综合,包括动物、植物、微生物和它们所拥有的基因以及它们与其生存环境形成的复杂的生态系统。生物多样性是人类赖以生存和发展的基础,且保护生物多样性是我国生态文明建设的重要内容。保护老虎一方面可以维持栖息地的生物多样性,另一方面也是呵护人类和老虎共同的家园,有利于实现人类文明可持
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东北虎是世界濒危物种,也是最有希望恢复种群的大型猫科动物。生物多样性是生物及其环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的综合,包括动物、植物、微生物和它们所拥有的基因以及它们与其生存环境形成的复杂的生态系统。生物多样性是人类赖以生存和发展的基础,且保护生物多样性是我国生态文明建设的重要内容。保护老虎一方面可以维持栖息地的生物多样性,另一方面也是呵护人类和老虎共同的家园,有利于实现人类文明可持续发展。东北虎位于森林生态系统食物链的顶端从而维持其他物种的生态平衡,是森林生态系统健康的标志性物种。对东北虎图像进行目标检测及个体识别有助于研究人员及时地获取准确的种群数量,从而进行东北虎个体动态追踪和种群地理分布的分析与评估,最终制定合理的保护策略。随着非侵入式相机在野外和虎豹国家公园的大量部署,传统东北虎个体识别方法在处理海量的视频和图像数据过程中存在人力负担大、效率低等难点,因此研究更加科学高效的东北虎个体识别方法势在必行。本论文利用深度学习相关理论与方法研究基于图像的东北虎个体检测和重识别算法,首先阐述了东北虎重识别的研究意义及研究现状,然后概述了卷积神经网络、Transformer网络以及目标重识别的相关理论,提出了基于Efficient Det的东北虎自然场景目标检测算法,最后提出了基于Transformer的东北虎重识别算法并进行改进。本文的主要工作与创新点如下:(1)针对东北虎自然场景图像目标检测中存在的难点,提出一种基于Efficient Det的检测模型。首先使用多种图像变换方法扩充训练样本,提高模型的鲁棒性;为降低野外背景干扰导致东北虎检测精度低的问题,在特征提取阶段添加注意力机制提高目标显著性;针对特殊场景检测中传统极大值抑制暴力筛选anchor所导致的漏检问题,使用柔性非极大值抑制提高模型检测遮挡目标的能力;改进后的算法在ATRW自然场景检测数据集上的检测精度为95.0%且每秒能够处理19张图像。(2)利用体纹理信息进行重识别属于细粒度区分,针对卷积神经网络本身的卷积和池化所导致特征表示丢失细粒度特征的问题,提出了一种基于Transformer的东北虎重识别基线模型。(3)针对Transfomer在patch拆分过程存在像素的空间信息丢失现象,设计滑窗式patch拆分模块使邻近patch共享部分像素信息,帮助模型构建更全面的特征表示;其次,为避免出现不同朝向且极为相似个体相互匹配的现象,设计了姿态信息辅助编码模块将东北虎的左右朝向设为可学习参数,使模型具备分辨东北虎姿势的能力;此外,在度量学习阶段引入MS Loss加强模型难样本的学习能力。最后,通过消融实验来验证不同模块与方法对基线模型的性能提升效果,在ATRW重识别数据集上的实验结果表明图像滑动拆分模块、姿态辅助信息模块和MS Loss均能提高模型的性能,且最终改进后的模型相较于基线模型的单相机和跨相机情形下m AP的均值(mm AP)提高了4.9%。
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