【摘 要】
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地球生态环境被破坏导致鸟类生态环境日益恶化,大量鸟类正在以惊人的速度减少,保护鸟类刻不容缓;现在城市生活环境中人们很少看到鸟类的身影,导致很多人对鸟类认知缺乏,经常“见鸟不识鸟”,如何向人们加强鸟类知识的宣传也是重中之重。基于以上两个目的,利用深度学习中的细粒度图像分类算法构建一个鸟类智能识别分类系统,通过系统帮助生态区鸟类保护工作人员增强对鸟类的保护,还可以帮助普通群众了解更多的相关鸟类常识。鸟
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地球生态环境被破坏导致鸟类生态环境日益恶化,大量鸟类正在以惊人的速度减少,保护鸟类刻不容缓;现在城市生活环境中人们很少看到鸟类的身影,导致很多人对鸟类认知缺乏,经常“见鸟不识鸟”,如何向人们加强鸟类知识的宣传也是重中之重。基于以上两个目的,利用深度学习中的细粒度图像分类算法构建一个鸟类智能识别分类系统,通过系统帮助生态区鸟类保护工作人员增强对鸟类的保护,还可以帮助普通群众了解更多的相关鸟类常识。鸟类图像分类属于细粒度图像检测一类,其类间差异大、类内差异小,种类繁多但图像难以拍摄收集、鸟类姿态各异且受树叶、光照等环境因素影响,造成鸟类图像识别困难重重。针对以上这些难点,本文在基于深度学习的鸟类识别研究中主要做了3个方面工作:（1）基于贵州草海生态保护区的鸟类名录手动构建了一个鸟类数据集,命名CHRBID,其中鸟类共计99种,分别属于7目18科,每类图片90张,通过图片翻转、平移等操作后共计图片数量10875张。并用SRGAN算法提升图片分辨率,让细微特征更加清晰,进一步提高数据集质量。（2）对Faster-RCNN、DenseBox、yolov3和SSD四个算法在相同的实验平台环境和CHRBID数据集上进行目标检测实验,以PCP定位精度和每张图片的实时检测速度为评估标准,综合考量二者选取SSD为本文的基准检测分类算法。（3）对SSD网络在小目标检测精度差和网络退化方面进行改进优化研究。首先利用改进的残差网络Res Net50替换SSD的基准网络VGG16改进网络退化问题;然后在SSD中引入双向融合特征金字塔网络PAN去增强小目标检测效果;最后在改进SSD网络之前加载Res Net50网络作为语义部件检测网络,对鸟类头部、躯干和整体三个部件进行三支分路并行检测传递给改进SSD网络进行特征融合,最后输出分类结果。最后以本文提出的基于联合Res Net50语义部件检测网络的改进SSD网络为核心算法构建一个智能鸟类识别系统。经过一系列实验结果表明,本文对SSD算法的改进在小目标检测精度上提升了28.39个百分点。本文设计的基于联合Res Net50语义部件检测网络改进SSD分类模型在CHRBID数据集上达到了92.5%的分类准确率,比原SSD算法提高了11.1个百分点。目标召回率达到了91.7%,较于原SSD提高13.5个百分点。m AP值为90.6%。在鸟类公开数据集CUB200-2011上,本文所提算法识别准确率为89.8%,高于目前大多算法。上述数据证明本文所提算法模型的可用性和有效性。
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