Oct, 2023

利用无人机热像和目标检测的自动野生动物检测的实证研究

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TL;DR通过无人机和红外成像技术，人工智能在野生动物管理中可以提供有效的数据收集和解释方法，并有望取代传统费时的野外技术，覆盖更大的区域，该研究对基于无人机的野生动物监测进行了全面回顾和经验研究，通过专家标注红外成像数据集中的树栖和地栖野生动物，并对实验结果进行了性能评估，以此识别问题并讨论无人机在自动动物监测中的未来方向。
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发现论文，激发创造
  • 用于濒危动物种群监测的多物种目标检测无人机图像系统

    动物种群数量急剧下降，精确计数濒危物种的技术对于长期监测种群变化至关重要。本研究侧重于优化用于无人机图像的目标检测模型，以创建准确的动物物种计数。通过使用无人机拍摄的数百张图片和大量可获取的无人机图像数据集，我们将传统的 YOLOv8 架构进行了优化。我们训练了 30 个不同的模型，其中最大的模型具有 4370 万个参数和 365 个层，并利用超参数调整和数据增强技术来提高准确性。尽管最先进的 YOLOv8 基线在野生动物数据集上只有 0.7％的准确性，但我们的模型在相同数据集上达到 95％的准确性。最后，我们将模型部署在 Jetson Orin Nano 上，演示了低功耗实时物种检测，便于在无人机上进行推断。

    Jun, 2024

  • 野生动物图像的迭代式人工和自动识别

    这篇研究论文提出了一种基于深度学习和人类协作的相互迭代的方法，能够学习野生动物图像数据的长尾分布，有效提高了相较于现有方法人类注释工作量的减轻程度，并将深度学习由一个相对低效的后注释工具转变为一种始终保持高效模型更新的协作注释工具。

    May, 2021

  • 利用航空图像进行水鸟监测的深度目标检测

    本文介绍了一种基于深度学习技术的无人机航拍水鸟监测的方法，通过使用卷积神经网络对象检测器检测 16 种常见的殖民性海鸟物种，并成功地监测海鸟数量，将有助于评估生态系统健康状况和制定保护管理决策。

    Oct, 2022

  • 利用无人机和众包技术检测非洲大草原上的动物

    本研究提出了一种基于机器学习的动物检测系统，采用群众智慧提供的数据，在半干旱的热带草原上检测大型哺乳动物，通过固定翼的无人机上的标准 RGB 相机提供数据，为野生动物保护提供了数据驱动的管理实践的转型方案。

    Sep, 2017

  • 利用深度学习解决极度不均衡数据集的最佳实践：无人机图像中的哺乳动物检测

    本文提出了使用无人机和深度学习算法进行大规模野生动物普查，并通过优化卷积神经网络的训练方法和评估协议，将假阳性率降低一个数量级，大大提高了数据筛选和自动检测的效率。

    Jun, 2018

  • 使用自主无人机在偏远地区监测野火

    本文提出了一种基于无人机的森林火灾监测系统，利用自主无人机提供比当前卫星图像、有人飞机和远程控制无人机更快的监测服务。为了实现这个目标，我们提出了一个分布式领导者 - 跟随者联盟形成模型，它能够聚集一组无人机，共同覆盖指定的监测领域。通过模拟实验，验证了该系统在不需要互相通信的情况下，性能接近于中央优化系统。

    Apr, 2019

  • 认证的监控任务机器学习目标检测

    该研究论文介绍了一个利用机器学习物体检测组件开发的无人机检测系统的过程，旨在达到可接受的性能要求，并提供足够的证据，以满足 ED 324 / ARP 6983 标准的建议（即将发布），从而对设计的系统的可靠性充满信心。

    Jun, 2024

  • 利用深度学习在相机陷阱图像中自动识别、统计和描述野生动物

    野生动物种类的自动识别与行为分析是野外生态研究和动物保护的重要技术之一。该研究利用深度卷积神经网络技术，对 320 万张 “快照大草原” 数据集中涵盖的 48 种动物进行识别、计数、行为描述分析，自动提取数据并有效地提高数据分析的效率。

    Mar, 2017

  • 前、主动、和后火灾管理中人工智能驱动的无人机系统的综合调查

    利用人工智能 (Artificial Intelligence) 和无人机 (Unmanned Aerial Vehicles) 技术，系统地综述了野火管理领域的最新技术，并重点讨论了无人机在火前、火中和火后阶段对野火的监测、管理和预测的作用。

    Jan, 2024

  • 无人机遇见检测与跟踪挑战

    本文介绍了一个被称作 VisDrone 的大规模数据集并探讨了无人机平台上的目标检测与跟踪算法。

    Jan, 2020