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一种基于卷积神经网络的海南长臂猿野外图像检测系统及方法 

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申请/专利权人:海南大学

摘要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的海南长臂猿野外图像检测系统及方法,包括以下步骤:S1,对现有野外摄像头所传输的视频数据进行处理,获得海南长臂猿图像数据;S2,对每个所述图像数据进行标注预处理,建立海南长臂猿数据集;S3,在电脑端,构建目标检测模型,通过训练数据集得到目标检测模型;S4,对电脑端检测模型进行转化并部署在边缘设备端运行;S5,基于部署在边缘设备端的轻量级检测模型,结合现有野外摄像头,实时检测海南长臂猿。本发明通过卷积神经网络和边缘设备,能够全方位实时监测“濒危物种”海南长臂猿的生活轨迹,深入了解海南长臂猿的生活习性,拉近我们和大自然的距离,降低人力成本,助力海南长臂猿保护行动。

主权项:1.一种基于卷积神经网络的海南长臂猿野外图像检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,对现有野外摄像头所传输的视频数据进行处理,获得海南长臂猿图像数据;S2,对每个所述图像数据进行标注预处理,建立海南长臂猿数据集;S3,在电脑端,构建目标检测模型,通过训练数据集得到目标检测模型;S4,对电脑端检测模型进行转化并部署在边缘设备端运行;S5,基于部署在边缘设备端的轻量级检测模型,结合现有野外摄像头,实时检测海南长臂猿。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 海南大学 一种基于卷积神经网络的海南长臂猿野外图像检测系统及方法

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