【摘 要】
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【目的】基于鸟类影像数据,探讨全域与局域特征融合手段,结合深度卷积神经网络理论,建构鸟类种群识别模型,以期为森林与湿地的监控与治理提供新的手段。【方法】首先,依据人
【机 构】
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福建农林大学计算机与信息学院,福建农林大学林学院,福建农林大学林学博士后流动站,福建省高校生态与资源统计重点实验室,福建农林大学海峡自然保护区研究中心,中国人民银行福州中心支行
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目(18YJCZH093),福建省林业科学研究项目(KH1701390),海峡博士后交流资助计划,中国博士后科学基金面上项目(2018M632565)
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【目的】基于鸟类影像数据,探讨全域与局域特征融合手段,结合深度卷积神经网络理论,建构鸟类种群识别模型,以期为森林与湿地的监控与治理提供新的手段。【方法】首先,依据人类识别物体从整体到局部的生理过程,采用跳跃结构实现物体整体信息与局部信息的交互,该模型主要采用2个模型框架提取鸟类的全域和局域部件特征,并采用跳跃结构,提出融合模块(Fusion block)结构进行特征融合,将全局特征信息传递至局部特征抽取模块。该模型训练阶段需提供鸟类局部的部位标注信息,而测试阶段采用Faster R-CNN模型自动提取其鸟
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