基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统课题申请表

课题情况

课题名称

教师姓名

高雪飞

职 称

副教授

学 位

硕士

课题来源

不填

课题性质

产品设计/软件开发/专题研究

课题类别

毕业论文/毕业设计

设计时间

2024年11月—2025年6月

主要研究内容

1.精准目标检测：该系统将利用高效的卷积神经网络（CNN），从图像或视频流中自动识别并定位动物的存在，确保精确捕捉动物的位置信息。

2.抗干扰能力：为了应对野外环境中可能遇到的光照变化、遮挡以及环境复杂性等挑战，系统将具备出色的抗干扰性能，确保跟踪过程不会因小干扰而中断或误跟踪其他物体。

3.高效的实时性能：考虑到野外监测的实时性要求，将优化系统设计，使其在低计算资源下仍能快速处理大量数据，并实时提供反馈，满足实时追踪的需求。

4.友好的用户交互与可视化：系统还将配备直观的用户界面，便于研究人员查看历史追踪记录、灵活设置兴趣区域，以及根据需要调整跟踪参数，提升使用的便捷性和效率。

目标和要求

高效的实时性能：为适应野外监测的实时需求，系统应具备快速处理大量数据的能力，并在较低计算资源下提供实时反馈。这要求系统优化算法和硬件资源，以实现高效的数据处理和传输。

友好的用户交互和可视化：系统应提供直观的用户界面，允许研究人员查看历史追踪记录、设置兴趣区域以及调整跟踪参数。这有助于研究人员更好地理解和利用系统，提高监测效率。

特色

基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统的特色在于其智能化、自动化和高效性。系统利用深度学习算法和先进的目标检测模型，实现了对野生动物的精准识别和跟踪。系统的用户交互和可视化功能也为研究人员提供了极大的便利。

成果形式

算法模型：系统所采用的深度学习算法和目标检测模型，如CNN、YOLO等。

软件系统：包括用户界面、数据处理模块、跟踪算法模块等组成的完整软件系统。

成果价值

科学研究：系统为野生动物生态学研究提供了高效、准确的监测工具，有助于研究人员更好地了解野生动物的分布、迁徙和繁殖等习性。

生态保护：系统可用于监测和保护珍稀野生动物，及时发现并预警盗猎、栖息地破坏等威胁因素，为生态保护工作提供有力支持。

系主任或专家审题意见

签名：

年 月 日

学院审批意见

签名：

年 月 日