基于卷积神经网络的丹顶鹤定位识别

摘要

国家珍稀动物丹顶鹤多栖息于开阔平原、沼泽、湖泊、海滩及近水滩涂等地,不利于人工跟踪及近距离观测丹顶鹤的实时动向。针对传统快速卷积神经网络(Faster RCNN)检测不准确的问题,现设计提出在原始网络基础上,结合多特征融合金字塔(FPN)实现多层语义信息融合,建立针对丹顶鹤的识别模型。此外,为提高模型召回率,还采用了线性加权的非极大值抑制算法。改进后的算法较原始算法精确率提高了3.5%左右。实验结果表明,所提模型对于丹顶鹤种群具有较好的识别效果,为湿地的丹顶鹤保护与监测提供新的技术手段,使湿地的生态文明建设得到进一步加强。