一种基于视觉图像的鸟类识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视觉图像的鸟类识别系统及方法，包括高空长焦摄像机，所述高空长焦摄像机部署在自然保护区，并用于对自然保护区的鸟类进行自动巡航抓拍和影像；特征提取模型，所述特征提取模型用于提取鸟类特征；本发明专利技术的有益效果是：通过此套鸟类识别算法，实现了不同鸟类在不同生境和不同形态下的高精度算法判读，为自然保护区的鸟类监测提供自动化、智能化监测服务；分类后的鸟类个体结果，通过ajax返回给用户界面，再由数据库完成与安卓系统、iOS系统、BlackBerry系统、KaiOS系统的对接，实现在移动端多用户访问的鸟类图形分类，使得鸟类识别的精确度更高。使得鸟类识别的精确度更高。使得鸟类识别的精确度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉图像的鸟类识别系统及方法


[0001]本专利技术属于鸟类识别
，具体涉及一种基于视觉图像的鸟类识别系统及方法。

技术介绍

[0002]由于网络的持续发展和存储技术的日益强大，可以提供给人们使用的各个种类的信息量也在极速的增长当中；传统的图像识别技术是基于特征的检测与分类，它需要大量的人工对图像进行注解，然后再进行图像的识别工作。
[0003]在鸟类分类方面，地球上鸟的种类繁多、分布广泛,目前全世界已知鸟的种类将近1万多种,分布在我国的已知鸟类也有1300多种；传统的分类方法不但工作强度大、时间周期长,而且很难在各位鸟类研究者之间进行数据共享,极大地阻碍了鸟类分类学的发展。
[0004]鸟类种类的分类是一个难题，使人类和计算机的视觉能力受到限制；随着生物数学的发展及计算机的广泛应用，传统分类完成了向数值分类及支序分类的过渡；在分类细则方面，尽管不同的鸟类具有相同的基本组成部分，但不同的鸟类在形状和外观上可能会发生巨大变化；同时，即使是专业的观鸟者，其他鸟类几乎在视觉上也无法区分。
[0005]当今世界，科本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：包括高空长焦摄像机，所述高空长焦摄像机部署在自然保护区，并用于对自然保护区的鸟类进行自动巡航抓拍和影像；特征提取模型，所述特征提取模型用于提取鸟类特征；数据预处理模型，所述数据预处理模型分别与高空长焦摄像机、特征提取模型通信连接，通过数据预处理模型对含有鸟类输入的图像或视频数据分别进行预处理，实现初步过滤和处理输入的数据，为特征提取模型提供结构化信息；特征分类模型，所述特征分类模型和特征提取模型通信连接，特征分类模型把输出的高维信息进行特征分类，并对应到相应的鸟类物种，实现鸟类个体种类分类；特征分类模型还用于得到影像中每只鸟的相对定位信息。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：通过数据预处理模型对含有鸟类输入的图像或视频数据分别进行双线性插值、高斯滤波、归一化、仿射变换预处理。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：所述特征提取模型由四个相同结构的子模型组成，每个子模型都为下一模块提供特征提取结果。4.根据权利要求3所述的一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：每个子模型由Embedding网络和PoolFormer网络构成。5.根据权利要求4所述的一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：每个PoolFormer网络包含了Channel MLP网络、特征归一化(Normalization)网络和特征级联(Concatination)网络。6.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：所述特征分类模型采用特征金字塔网络、特征卷积网络、Bottleneck网络，通过双向特征融合结构搭配而成。7.根据权利要求1所述的一种基于视觉图像的鸟类识别系统，其特征在于：所述特征分类模型使用机器学...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜睿，董方杰，王雄，董方琦，
申请(专利权)人：西安雀凌飞信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：