典型文献
基于深度学习与声音识别的护林系统
文献摘要：
当今时代,人类的乱砍滥伐造成生态环境恶化和温室效应加剧,对野生动物肆意捕杀将会加剧珍稀动物的灭绝速度.在进行森林保护和野生动物保护的过程中融入科学发展观念,能够有效地阻止非法采伐和捕杀野生动物的行为发生.基于深度学习与声音识别的护林系统,采用先进的深度学习技术[1],数据采集终端以回收的旧手机为核心,通过太阳能和风能为终端设备提供长时间的电能供应,符合可持续发展的建设理念[2].
文献关键词：
生态森林保护;声音识别;深度学习技术;护林系统
中图分类号：
作者姓名：
庞金生;胡山;张龙;孙银斌;陈伟涛;杨鹏
作者机构：
天津职业技术师范大学,天津 300222
文献出处：
引用格式：
[1]庞金生;胡山;张龙;孙银斌;陈伟涛;杨鹏-.基于深度学习与声音识别的护林系统)[J].科技与创新,2022(01):7-9
A类：
护林系统,生态森林保护
B类：
声音识别,乱砍滥伐,环境恶化,温室效应,肆意,捕杀,珍稀动物,灭绝,野生动物保护,科学发展观,发展观念,地阻,非法采伐,深度学习技术,采集终端,风能,终端设备,建设理念
AB值：
0.290618
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