發(fā)布時(shí)間：2020-11-07 07:20

　　 通過(guò)圖像信息掌握野生動(dòng)物資源狀況是當(dāng)前野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)的主流方式,基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像的自動(dòng)識(shí)別可以解決人工分類效率低、成本高的問題,但是也面臨著“圖像光照條件變化”、“監(jiān)測(cè)圖像背景信息復(fù)雜”、“目標(biāo)位置、大小不定”等難點(diǎn),影響自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率。為了實(shí)現(xiàn)野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像的準(zhǔn)確、高效的自動(dòng)分類,本文對(duì)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)物自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別算法進(jìn)行了研究,本文的主要研究與工作內(nèi)容如下:1.建立了內(nèi)蒙古地區(qū)主要陸生野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。利用紅外感應(yīng)相機(jī)與無(wú)線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)于2012年至2018年間在內(nèi)蒙古賽罕烏拉保護(hù)區(qū)采集到的監(jiān)測(cè)圖像,建立了內(nèi)蒙古地區(qū)主要陸生野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。包括馬鹿、斑羚、野豬、猞猁、狍、貂等6種國(guó)家級(jí)保護(hù)動(dòng)物,總數(shù)為10720張,并完成圖像級(jí)與像素級(jí)的標(biāo)定工作。2.提出了野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像光照自適應(yīng)增強(qiáng)算法�；�于具有顏色恒常性的Retinex理論,提出一種監(jiān)測(cè)圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法。針對(duì)光照不均導(dǎo)致的光暈偽影問題,提出一種水平/垂直梯度引導(dǎo)濾波器,實(shí)現(xiàn)照度分量圖像的估計(jì);進(jìn)而提出以O(shè)tus閾值為基準(zhǔn)值的對(duì)比度拉伸函數(shù),對(duì)照度分量圖像進(jìn)行拉伸,提高算法自適應(yīng)能力;最后使用照度分量灰度圖像計(jì)算反射分量圖像,保持色彩相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像的自適應(yīng)增強(qiáng)。3.提出了基于自我注意機(jī)制深度殘差網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)物自動(dòng)識(shí)別算法。針對(duì)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感受野受限,無(wú)法準(zhǔn)確提取野生動(dòng)物特征的問題,提出一種基于自我注意機(jī)制的深度殘差網(wǎng)絡(luò)(SA-ResNet),并且對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方法、超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)分析。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法測(cè)試集準(zhǔn)確率最終為90.12%。4.提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)物目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別算法。針對(duì)目標(biāo)位置的不確定性、復(fù)雜背景環(huán)境影響和物種數(shù)量不平衡造成識(shí)別準(zhǔn)確率低的問題,提出一種改進(jìn)Faster RCNN的野生動(dòng)物目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別方法,首先搭建SA-Resnet1 52作為骨干網(wǎng)絡(luò)提取特征圖;然后采用K-means算法對(duì)區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的Anchors進(jìn)行重新回歸,提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)野生動(dòng)物檢測(cè)的準(zhǔn)確性;提出一種自適應(yīng)類別權(quán)重?fù)p失函數(shù),解決不同物種數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致準(zhǔn)確率低問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的目標(biāo)檢測(cè)算法mAP值可以達(dá)到92.2%。本文針對(duì)傳統(tǒng)野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像人工分揀成本高、效率低的問題,提出從圖像增強(qiáng)到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取到目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別完整的野生動(dòng)物智能識(shí)別的解決方案,為提高野生動(dòng)物保護(hù)的智能化、自動(dòng)化水平提供理論支撐。
【學(xué)位單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S863;TP391.41;TP183
【部分圖文】：

位置開展進(jìn)一步的檢測(cè)，可獲取更豐富的信息。??１．３．２論文架構(gòu)??本文研究的論文架構(gòu)如圖１－３所示。??ｒ?｜??緒論（第一章）???．１??研究背聚與意義?野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像壜強(qiáng)與識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀?文章組織架構(gòu)??Ｉ?－１???Ｇ???野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像采集與數(shù)據(jù)庫(kù)建立Ｉ丨?野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像自適應(yīng)增強(qiáng)?Ｉ??Ｉ?（第二章２??１丨?（第三章）??＿?＿＾＾＾＾＊＊？＊＊＿?＿?基于改進(jìn)引導(dǎo)濾波的照度分置估計(jì)??｜紅外感應(yīng)相機(jī)丨Ｌ?ｗｍｓｎ?：??＾??＇?Ｉ?」Ｍ?基于Ｏｔｕｓ閾值的照度分？自適應(yīng)拉伸??數(shù)據(jù)標(biāo)定?—＿??丨圖像級(jí)標(biāo)定丨丨像索級(jí)標(biāo)定丨?色彩保真的反射分置圖像計(jì)算??Ｉ?１?－?－?－?１?１?１?Ｉ?Ｉ?Ｉ?！??Ｉ??Ｉ?泛?＇??Ｉ?基于自我注意殘差網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)物自動(dòng)識(shí)別算法（第四章）??網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭１１?—超錢試驗(yàn)分析＾（自＿算法評(píng)估??Ｉ?????」????丨．??基于改進(jìn)Ｆａｓｔｅｒ?ＲＣＮＮ的野生動(dòng)物目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別算法（第五章）?????１?１??基于ＳＡＲｅｓＮｅｔ骨干網(wǎng)絡(luò)搭建?——＾?基于Ｋｔｎｅａｎｓ的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)??－＝ｒ＾—［??算法評(píng)估?《??自適應(yīng)損失函數(shù)??Ｕ—：：：：二?－ＣＴＪ?一?」—一」????，??總結(jié)與展望（第六章）??１?????Ｉ??研究?jī)?nèi)容總結(jié)?存在不足及展望??．Ｉ?１?????ｊ??圖１＿３論文架構(gòu)??Ｆｉｇ．?１－３?Ｔｈｅｓｉｓ?ｓｔｒｕｃ

圖２－１紅外相機(jī)安裝圖??Ｆｉｇ．２－１?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ?ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ??文采集的野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)圖像通過(guò)將紅外感應(yīng)相機(jī)部署在野生動(dòng)物頻繁包括賽罕烏拉保護(hù)區(qū)內(nèi)的正溝、大東溝、西溝、青羊城、二道洼等地區(qū)，

紅外感應(yīng)相機(jī)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地ＳＤ卡中，造成的數(shù)據(jù)滯后性問題。無(wú)線圖像傳感器??網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要由傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)及控制中心組成。無(wú)線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)??構(gòu)如圖２－２所示。??彭剛４一，??監(jiān)測(cè)目標(biāo)多媒體傳感器乂?基站??＼、?節(jié)點(diǎn)
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本文編號(hào)：2873623