典型文献
基于改进Cascade R-CNN的雪豹物种水平的自动检测方法
文献摘要：
雪豹(Panthera uncia)的皮毛具有较强的隐蔽性,红外相机监测图像中雪豹和背景较为相似,而且监测图像中雪豹的尺寸大小不一,为了提升雪豹检测的准确率,采用3个不同的检测器进行级联,在特征提取网络中引入特征金字塔结构改进Cascade R-CNN模型实现了雪豹的自动检测.以项目组采集的雪豹监测图像为数据集的评估结果表明,无论是白天/黑夜图像,还是多种不同尺寸雪豹同时出现的图像,该方法都可以较好地实现雪豹的识别及定位,平均准确率达93.0％,对比Faster R-CNN和SSD-300(Single Shot MultiBox Detector 300)分别提升了9.0％和3.9％.将该模型应用于雪豹监测图像的自动筛选,可以极大地提高工作效率.
文献关键词：
雪豹;监测图像;Cascade R-CNN;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
张毓;高雅月;常峰源;谢将剑;张军国
作者机构：
青海省祁连山自然保护区管理局, 海北藏族自治州, 810400;祁连山国家公园国家长期科研基地, 海北藏族自治州, 810400;北京林业大学工学院, 北京, 100083
文献出处：
引用格式：
[1]张毓;高雅月;常峰源;谢将剑;张军国-.基于改进Cascade R-CNN的雪豹物种水平的自动检测方法)[J].野生动物学报,2022(02):307-313
A类：
B类：
Cascade,雪豹,自动检测,Panthera,uncia,皮毛,隐蔽性,红外相机监测,监测图像,中雪,大小不一,检测器,特征提取网络,特征金字塔结构,结构改进,模型实现,项目组,白天,黑夜,多种不同,不同尺寸,平均准确率,Faster,SSD,Single,Shot,MultiBox,Detector,模型应用,极大地提高,提高工作效率,目标检测
AB值：
0.407056
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