【摘 要】
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目的 建立一种基于无人机影像深度学习算法的智能识别模型，初步评价其用于血吸虫病家畜传染源耕牛远程识别和监测管理的效果。方法 以环鄱阳湖地区有螺洲滩作为研究区域，采用无人机航拍采集该区域影像数据集。对数据集进行增强处理，并使用数据标注工具VGG Image Annotator标记样本数据库中的耕牛，建立耕牛形态识别标签。基于Mask R-卷积神经网络（CNN）深度学习算法建立智能识别模型用于识别耕牛
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2021YFC2300800,2021YFC2300803）； 国家自然科学基金委员会国际（地区）合作与交流项目（32161143036）； 国家自然科学基金（82173633,81960374）；
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目的 建立一种基于无人机影像深度学习算法的智能识别模型，初步评价其用于血吸虫病家畜传染源耕牛远程识别和监测管理的效果。方法 以环鄱阳湖地区有螺洲滩作为研究区域，采用无人机航拍采集该区域影像数据集。对数据集进行增强处理，并使用数据标注工具VGG Image Annotator标记样本数据库中的耕牛，建立耕牛形态识别标签。基于Mask R-卷积神经网络（CNN）深度学习算法建立智能识别模型用于识别耕牛分布，采用准确率、精确率、召回率、F1得分和平均精确率等指标对模型识别耕牛效果进行评价。结果 共获取200幅无人机航拍原始影像，对影像数据增强处理后获得410幅影像，标记耕牛识别训练样本2 860个。构建的Mask R-CNN深度学习识别模型在迭代200轮后收敛，模型准确率为88.01%、精确率为92.33%、召回率为94.06%、F1得分为93.19%、平均精确率为92.27%，可有效检测和分割耕牛形态特征。结论 基于无人机影像深度学习算法构建的Mask R-CNN模型识别耕牛准确性较高，可用于血吸虫病家畜传染源远程智能识别、监测和管理。
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