【摘 要】
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湿地是重要的生态科学基因库,也是鸟类主要的栖息场所。鸟类的种类和数量可以作为湿地自然环境和生态系统的重要评价指标。构建湿地鸟类智能识别系统,不仅有助于自然生态保护区对鸟类的管理和研究,还可以监控和跟踪保护区内濒危鸟类,为湿地鸟类保护提供更有针对性的措施。随着人工智能的发展,基于深度学习的目标检测方法展现了它在鸟类识别上优良的特征提取能力,但是同时也需要大量的、分布均衡的数据支撑。然而实际的湿地鸟类
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湿地是重要的生态科学基因库,也是鸟类主要的栖息场所。鸟类的种类和数量可以作为湿地自然环境和生态系统的重要评价指标。构建湿地鸟类智能识别系统,不仅有助于自然生态保护区对鸟类的管理和研究,还可以监控和跟踪保护区内濒危鸟类,为湿地鸟类保护提供更有针对性的措施。随着人工智能的发展,基于深度学习的目标检测方法展现了它在鸟类识别上优良的特征提取能力,但是同时也需要大量的、分布均衡的数据支撑。然而实际的湿地鸟类数据与公开数据集相比十分复杂,它通常存在样本数量少、样本分布不均衡的问题。本文以天津大黄堡湿地鸟类数据为例,为此制定了如下研究思路:第一,基于条件对抗网络扩充数据集。对采集到的数据集进行统计筛选,剔除样本数量过少的类别。使用旋转、缩放等仿射变换和添加高斯噪声的方式对数据集进行初步扩充。搭建条件对抗网络,使用生成器智能生成新的鸟类图像,增加数据集的多样性。第二,改进目标检测算法,搭建湿地鸟类智能识别系统。选择使用yolo-v3-spp-net、SSD、RetinaNet等三种单阶段目标检测算法开展湿地鸟类的智能识别,针对湿地鸟类图像的特点对模型进行局部优化和改进,具体包括:引入空间金字塔池化模块,调整网络参数,修改NMS为soft-NMS,选择效果最优的损失函数和Anchor初始值等,提高智能识别系统的检测效果。在测试集上验证鸟类智能识别系统的泛化能力。本文基于如上思路,对天津大黄堡湿地鸟类数据集开展了大量实验和分析,模型效果良好,识别精度提高明显。其中在yolo-v3-spp-net上的mAP达到0.6114,AR达到0.6002;在SSD上的mAP达到0.6766,AR达到0.6876;在RetinaNet上的mAP达到0.7929,AR达到0.7466。
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