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首页Python+AI驱动的野生动物识别技术开发与OpenCV应用
该文档主要探讨了基于Python和人工智能(AI)的动物识别技术的研究。随着硬件技术的进步,图像采集和监控设备的普及使得大量野生动物图像数据得以获取,这对于生态学研究和保护工作具有重要意义。然而,如何高效地处理这些海量图像数据,实现自动识别和分析,成为研究者面临的挑战。 文章的核心内容聚焦于深度学习在动物识别领域的应用。深度学习作为一种强大的机器学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),如OpenCV和yolov5的结合,被用来训练计算机识别和区分不同种类的动物。OpenCV是一个开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理功能,而yolov5则是一种高效的物体检测模型,能够在实时场景下准确定位目标。 论文着重指出当前动物识别技术存在的问题,例如图像监督标签的精确性和数据不平衡问题。这些问题可能导致识别精度的降低,影响研究结果的可靠性。作者希望通过利用Python作为主要编程语言,结合这些先进技术,构建一个专业化的动物识别平台,以提升识别的准确性和效率,使计算机能快速、准确地识别各类动物,从而支持科学研究人员对野生动物行为和生态系统进行深入分析。 关键词:“深度学习”强调了使用复杂神经网络模型的重要性;“动物识别”表明研究的焦点;“AI”则涵盖了整个基于人工智能的方法论;“OpenCV”则作为关键技术之一,展示了在图像处理和分析中的关键角色。这篇论文不仅探讨了技术方法,还关注了实际应用中的问题解决策略,旨在推动动物识别技术在自然保护领域的进步。
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新疆大学本科毕业论文(设计)
IV
7 结论与展望 ..............................................................................................................20
7.1 结论....................................................................................................................20
7.2 展望....................................................................................................................20
参考文献 ......................................................................................................................21
致谢 ..............................................................................................................................23
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