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摘要：本发明公开了一种基于GMM前景检测和神经网络的输电线路鸟类识别方法，首先建立基于GMM的前景检测模型，通过图像数据对背景及前景的像素点概率分布进行拟合，使GMM模型能够判别图像种的前景和背景。然后，将提取出的图像前景进行像素调整，使提取出的前景图像具有相同的像素大小，便于后续的CNN分类模型训练和分类，建立基于CNN的鸟类识别模型，将所用图像数据集分为训练集与测试集，训练集通过前向传播反向传播的方式，通过Adam方法优化模型参数得到训练后的基于CNN的鸟类识别模型可实现输入鸟类图像后的鸟种分类功能。
主权项：1.基于GMM前景检测和神经网络的输电线路鸟类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，收集输电线路现场监测视频得到历史图像数据；S2，建立基于高斯混合模型GMM的前景检测模型；S3，将S1中收集的历史图像数据输入基于GMM的前景检测模型中获取前景图像，将提取到的前景图像数据分为训练集与测试集；S4，采用线性插值方法对S3中得到的前景图像进行像素大小统一调整；S5，建立基于卷积神经网络CNN的鸟类识别模型；将经S4调整后的训练集输入基于CNN的鸟类识别模型，完成基于CNN的鸟类识别模型的训练；S6，模型功能验证。
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