鼠类个体夜视监测与智能识别方法研究

作     者：王驰 李富迪 孙建美 李思远 沈晨 WANG Chi;LI Fudi;SUN Jianmei;LI Siyuan;SHEN Chen

作者机构：上海大学精密机械工程系上海200444 

基　　金：国家自然科学基金(62175144) 

出 版 物：《中国测试》 (China Measurement & Test)

年 卷 期：2023年第49卷第10期

页      码：40-45页

摘      要：基于机器学习算法,研究一种在夜间环境下鼠类个体身份识别的智能方法及监测系统。根据SSD目标检测算法,设计并优化鼠类个体身份识别模型;搭建微光夜视监测系统,进行微弱光环境下鼠类个体的成像监测实验。实验结果显示,在给定条件下对于不同鼠类个体目标,优化后的鼠类个体智能识别模型平均准确率可达98.14%,平均召回率为98.62%。表明所研究的监测系统和智能识别方法,可用于夜视条件下鼠类个体识别和行为监测方法的进一步研究。

主 题 词：机器视觉 动物监测 微光夜视 SSD网络 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-材料学] 0903[农学-动物生产类] 080402[080402] 0816[工学-纺织类] 081602[081602] 081102[081102] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.11857/j.issn.1674-5124.2022010087

馆 藏 号：203124220...