本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种野生鸟种类识别方法，本发明专利技术采用层级独立模型，每个模型的效果均可单独进行推理优化评估，结合逻辑在使用过程中确保了鸟9000类别的多类预测，模型参数存储于向量数据库中，不会造成无用资源占用，利用少量的占用资源，做到了模型的即拿即用即释放，缓解了服务器压力的同时确保了识别效率与精确性，并且兼容多端部署，适应多种应用场景，可代替常规人为观测，减少人力资源消耗，以此方式解决了现有技术中的识别方法难以满足对不同应用区域的鸟类进行精细分类的同时又能确保系统性能的稳定性和资源的有效利用的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种野生鸟种类识别方法。
技术介绍
1、随着生态环境保护意识的日益增强，对未知鸟类生物的定位记录工作显得尤为重要。此外，在特定区域内进行驱鸟工作时，传统的人为勘察记录方式不仅效率低下，而且可能对鸟类造成不同程度的惊吓，同时野外作业也存在一定的人身安全风险。因此，利用智能化技术进行野生鸟种类识别，不仅能够提高鸟类信息统计的准确性和效率，还能在特殊硬件设备系统上实现技术衔接，对特定区域内的鸟类进行有效驱逐，同时对未知鸟类生物进行标记，以达到进一步的检测记录效果。
2、但由于类所知鸟类类别繁多，已有9000多类，且它们的生活环境不同，分布不同，形态不同，生存方式不同，且部分鸟类外貌相似度非常高，故在识别过程中我们要对不同应用区域做不同鸟类识别，单一模型对鸟的种类难以做到准确分类，分类模型又对性能影响太大。
3、综上所述，现有的识别方法难以满足对不同应用区域的鸟类进行精细分类的同时又能确保系统性能的稳定性和资源的有效利用的问题。
技术实现思路
>1、本专利技术的目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种野生鸟种类识别方法，其特征在于，
2.如权利要求1所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
7.如权利要求6所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
8.如权利要求7所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
9.如权利要求8所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种野生鸟种类识别方法，其特征在于，
2.如权利要求1所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的野生鸟种类识别方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的野生鸟种类识...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙德亮，
申请(专利权)人：重庆师范大学，
类型：发明
国别省市：
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