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衡阳网站优化免费咨询,php自适应网站开发,人才市场网站源码,上海中心华北理工大学本科生毕业设计开题报告题目#xff1a; 基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计 学 院#xff1a; 人工智能学院 专 业#xff1a; 通信工程 班 级#xff1a; 4班 姓 名#xff…华北理工大学本科生毕业设计开题报告题目基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计学 院人工智能学院专 业通信工程班 级4班姓 名学 号202114610426指导教师高雪飞2024年11月 日一、选题背景1.1题目来源本题来源于野生动物保护与生态研究的实际需求以及深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用。一方面野生动物是自然界的重要组成部分对于维护生态平衡和人类生存环境具有不可替代的作用。然而由于人类活动的不断扩张和自然环境的恶化野生动物面临着严重的生存威胁。为了更有效地保护野生动物需要对其生活习性、分布范围、种群数量等进行深入的研究。另一方面随着人工智能技术的不断发展深度学习在图像处理、目标检测与跟踪等方面展现出强大的能力这为野生动物的保护与研究提供了新的技术手段。因此设计并实现一个基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统能够实现对野外环境中各类野生动物的实时检测和跟踪为野生动物保护提供重要的技术支持。深度学习算法能够自动处理大量的图像和视频数据大幅提高野生动物监测的效率。与传统的跟踪方法相比视觉跟踪系统对动物的干扰更小可以在不打扰动物的情况下进行长期观察传统的野生动物跟踪往往需要大量的人力进行野外调查自动化系统能够显著减少人力成本。1.2应用性基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计的应用性主要体现在野生动物保护领域。通过实时跟踪和识别野生动物可以及时发现和记录其活动轨迹为野生动物保护提供科学依据。同时系统收集的数据还可以用于分析野生动物的迁徙模式、生活习性等为生态学研究提供宝贵资料。最后深度学习模型在野生动物跟踪中的应用可以促进相关算法和理论的验证和发展。通过实时的野生动物跟踪视频可以向公众尤其是青少年普及生物多样性保护的重要性。1.3先进性基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统采用深度学习技术具有高精度识别自动目标检测和实时跟踪的先进性。高精度识别利用卷积神经网络CNN等深度学习模型并通过不断优化算法可以实现对野生动物的高精度识别和分类有效克服传统识别方法中的误识别问题。系统能够自动检测和识别视频中的野生动物无需人工干预。实时跟踪结合目标检测算法和光流法等连续帧关联技术可以在复杂自然环境中实现对野生动物的实时跟踪为野生动物监测提供有力支持。1.4发展前景随着深度学习算法的不断优化和进步野生动物视觉跟踪系统的准确性和实时性将得到进一步提升。未来的算法可能会更加注重在复杂环境下的鲁棒性和泛化能力以适应更多样化的野生动物种类和自然环境。结合多种传感器数据如红外、雷达、声音等可以实现更全面的野生动物监测和跟踪。多模态数据的融合将提高系统的可靠性和准确性为野生动物保护提供更全面的信息支持。该系统可以实时监测野生动物的活动轨迹和栖息环境及时发现潜在的威胁为野生动物保护提供及时有效的信息。通过长期跟踪和数据分析可以评估保护措施的效果为制定更科学的保护策略提供依据。科研人员可以利用该系统对野生动物的行为习性、迁徙模式等进行深入研究揭示生态系统的奥秘。教育机构可以将其用于生态教育让学生直观地了解野生动物的生活状态提高公众对生态保护的认识。自然保护区可以利用该系统对保护区内的野生动物进行实时监测和管理确保保护区的生态平衡和安全。通过数据分析可以优化保护区的资源配置提高管理效率。二、设计方案2.1设计主要内容收集大量的野生动物视频或图片作为训练数据包含目标动物的各种姿态和环境变化等。对收集到的视频数据进行清洗和标注。清洗过程包括去除模糊、抖动或质量不佳的视频帧标注则是对视频中的野生动物进行准确的边界框标注以便后续的目标检测和跟踪。研究并选择适合野生动物目标检测和跟踪的深度学习框架。利用框架对图片序列进行特征提取通过目标检测算法对图片序列进行实时分析定位动物的位置和大小。结合光流法其他连续帧之间的关联技术将目标从一帧连接到下一帧形成追踪路径。利用预处理后的数据集对搭建的模型进行训练。训练过程中需要不断调整模型的参数如学习率、批量大小等以优化模型的性能。构建可视化Web页面。将训练好的深度学习模型集成到后端服务器中后端服务器负责处理前端发送的请求执行模型推理并返回识别和跟踪结果。2.2方法手段对于数据收集及处理将使用视频处理库如OpenCV读取视频文件并逐帧提取检查并移除损坏的帧、重复的帧或质量不高的帧。使用专业的标注工具LabelImg进行边界框标注。对于特征提取目标检测及跟踪选择PyTorch或TensorFlow作为选定的深度学习框架搭建用于野生动物目标检测和跟踪的模型。利用卷积神经网络预训练模型对图像进行特征提取。对于目标检测选择YOLO系列的检测算法对视频帧实时分析对于目标跟踪结合光流法其他连续帧之间的关联技术将目标从一帧连接到下一帧形成追踪路径。对于构建web页面在Web页面上利用JavaScript和可视化库动态渲染野生动物的位置、轨迹以及相关信息。2.3预期达到的目标设计一个基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统系统利用深度学习算法和先进的目标检测模型可以从复杂的自然环境中定位动物的位置实现对野生动物的精准识别和跟踪并在动物运动、遮挡或光照变化的情况下保持稳定的跟踪性能。构建的Web页面具备良好的用户交互体验能够实时展示野生动物的识别和跟踪结果。三、进度安排2024-2025秋季学期1第9-10周确定项目主题搜集相关资料进行行业调研。2第11-12周明确项目实施计划撰写并提交开题报告。3第13-16周深入学习深度学习技术包括YOLOv8目标检测算法及SORT/Deep SORT跟踪算法。4第17-18周构建基于YOLOv8的目标检测模型并集成SORT/Deep SORT算法实现目标跟踪功能。2025-2026春季学期1第1-3周从野外监控视频中提取野生动物特征输入至已构建的深度学习模型中进行训练与优化。2第4-6周将测试数据集输入至训练完成的模型中对跟踪结果进行验证分析YOLOv8与SORT/Deep SORT算法在实际应用中的表现。3第7-8周根据项目当前进展及要求撰写并提交中期研究报告。4第9-12周进行整体系统测试对算法及模型进行进一步优化与完善。5第13-14周完成系统设计与实现撰写毕业论文初稿。6第15-16周对毕业论文进行修订与完善准备并提交毕业答辩材料。四、参考文献张雪莹,张浩林,韩莹莹,等.基于深度学习的野生动物监测与识别研究进展[J].野生动物学报,2022,43(01):251-258.蔡前舟,郑伯川,曾祥银,等.结合长尾数据解决方法的野生动物目标检测[J].计算机应用,2022,42(04):1284-1291.陈建促,王越,朱小飞,等.融合多特征图的野生动物视频目标检测方法.计算机工程与应用,2020,56(7):221–227.赵涛涛.基于多尺度特征融合的SSD高原鼠兔目标检测D.兰州 兰州理工大学 2023杨拂晓,费龙,闫泰辰.基于深度学习的野生动物图像识别研究综述[J].北京测绘,2024,38(09):1237-1242.杨帆.基于人工智能下的野生动物识别研究与应用[J].中国高新科技,2024,(16):72-74.张长春,李大方,张军国.基于Wasserstein距离和相关对齐迁移学习的野生动物图像识别方法[J].林业科学,2024,60(08):25-32.齐建东,郑尚姿,陈子仪,等.基于ConvNeXt的北京地区红外相机野生动物图像识别改进模型构建[J].林业科学,2024,60(08):33-45.郑泽林,黄霖宇.计算机视觉技术在珍稀野生动物疾病监测与预警中的应用现状及展望[J].动物医学进展,2024,45(05):118-125.柯澳,王宇聪,胡博宇,等.基于图像的野生动物检测与识别综述[J].计算机系统应用,2024,33(01):22-36.DOI:10.15888/j.cnki.csa.009369.齐建东,马鐘添,张德怀,等.基于BS-ResNeXt-50的密云地区野生动物图像识别[J].林业科学,2023,59(08):112-122.黄志静,邵慕义,张庭瑞,等.基于深度学习的野生动物识别[J].电子测试,2022,36(22):69-7110.Wu Z ,Chen X ,Lin Y , et al.A smart home energy management system based on human activity recognition and deep reinforcement learning[J].Energy Buildings,2024,11-67.Emad A J ,Thunholm A ,Nash S , et al.Study protocol of the ALMA-CKD trial; an electronic triggering decision-support system to improve the detection, recognition, and management of patients with chronic kidney disease in primary care[J].BMC Nephrology,2024,25(1):23-45.Wang Y ,Wang Y ,Li P .Adaptive hierarchical energy management strategy for fuel cell mobile robot hybrid power system based on working condition recognition[J].Renewable Energy,2024,237(PB):22-44.指导教师意见指导教师签字年 月 日院毕业设计论文领导小组意见负责人签章年 月 日