红外相机图像动物识别系统研制成功

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目前，对于采集到的红外相机图像数据，通常采用人工手段剔除无效图像，筛选出有陆栖哺乳动物和地栖鸟类的图像，但存在工作量大、效率低下问题，无法实现图像数据的快速筛选。随着红外相机的广泛应用，监测所获得的数据量迅速增长，数据量日趋庞大，亟需运用新方法完成对海量红外相机图像数据进行初步快速筛选。
针对上述问题，提升对红外相机数据的筛选效率，故建设一套红外相机图像预处理系统。本系统功能简单实用，它是利用机器学习技术、相关数据库和野生动物识别模型来自动化地收集处理采集到的红外相机图像数据，能够剔除大量无效的图像数据，极大地节约人工成本开支和时间开支，可将研究者从繁杂的数据预处理工作中解放出来，使之能够专注于鉴别和记录工作，并且能够扩大红外相机的部署范围，更加广泛地应用于野生动物的实时监测与识别，这对助力野生动物监测、保护、研究具有重要的实践意义。