【摘 要】
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鸟害普遍存在于各领域,面向鸟类的目标检测与识别具有重要意义。传统的鸟类检测与识别依赖人工,要求专家有较好的知识与经验储备,稳定性、效率较低。深度学习持续地发展,可将目标检测技术运用于此,以提升检测与识别效率。YOLOv3在该领域展现优异的水平,有结构简单、复现性好等特点。本文采用该算法为原始模型,通过若干改进策略以提升模型性能,且构建鸟类检测系统。主要工作如下:1)构建基于卷积神经网络的鸟类检测模
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鸟害普遍存在于各领域,面向鸟类的目标检测与识别具有重要意义。传统的鸟类检测与识别依赖人工,要求专家有较好的知识与经验储备,稳定性、效率较低。深度学习持续地发展,可将目标检测技术运用于此,以提升检测与识别效率。YOLOv3在该领域展现优异的水平,有结构简单、复现性好等特点。本文采用该算法为原始模型,通过若干改进策略以提升模型性能,且构建鸟类检测系统。主要工作如下:1)构建基于卷积神经网络的鸟类检测模型。面向模型检测时不同尺寸特征不稳定的特点,加入自适应特征融合模块。该结构能自适应地习得各尺寸特征的权重,滤除干扰元素,增强了特征信息的可靠性;面向模型内K-means聚类算法的设定起始点位置不稳定的特点,替换使用了K-means++算法,优化了生成起始点的步骤,最终有利于锚框的生成。相比原始模型,增加ASFF结构以及使用K-means++的模型m AP值提升了1.84%。2)基于改进损失函数的鸟类检测模型。使用了CIOU替换了原本的MSE作为模型的损失函数,该函数能全面地考虑覆盖面积、中心点间距以及长宽比,最终更为精准地反映检测结果,有利于更平稳地回归,具有一定的鲁棒性;引入SPP架构,它可以将获得的多种尺寸的特征传递至特征图的通道融合,增强算法检测不同尺寸的目标的能力。相比原始模型,改进损失函数以及新增了SPP结构的鸟类检测模型的m AP值提升了4.6%。3)在Web端通过Python的flask架构建立鸟类检测系统。并从移动端角度考虑分析了Android系统中的用户需求与资源配置,将改进后的鸟类检测模型部署到移动端,完成基于移动设备的轻量化鸟类检测系统,能够满足便携性检测鸟类的需求。
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