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一种基于增量学习的野生动物物种识别方法: 一种基于增量学习的野生动物物种识别方法，属于目标检测领域，包括：构建已知类别物种检测数据集，训练已知类别物种检测模型，挑选各类别物种代表性样本，保存各类别物种的表达特征；构建物种判别数据集，训练物种判别模型；人工校验新物...; 曲达明黄艳金李斯

一种基于草地样地物种识别和推荐装置的可变尺寸样方框: 本发明适用于草地测量技术领域，提供了一种基于草地样地物种识别和推荐装置的可变尺寸样方框，包括样方框以及与其配套使用的电控组件；样方框包括固定部；固定部包括相互垂直设置的横板以及竖板；横板与竖板之间固定有延伸板；延伸板表面...; 吴晓光王海雯张晶晶刘珊彤杨越于洪武曹鑫鑫包文峰运向军王菲李晓霞贾旭杨俊杰姚喜军王常顺

一种基于草地样地物种识别和推荐装置的可变尺寸样方框: 本发明适用于草地测量技术领域，提供了一种基于草地样地物种识别和推荐装置的可变尺寸样方框，包括样方框以及与其配套使用的电控组件；样方框包括固定部；固定部包括相互垂直设置的横板以及竖板；横板与竖板之间固定有延伸板；延伸板表面...; 吴晓光王海雯张晶晶刘珊彤杨越于洪武曹鑫鑫包文峰运向军王菲李晓霞贾旭杨俊杰姚喜军王常顺

可变形卷积网络的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用: 2025年; 近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNet50和DenseNet121(Dense Convolutional Network121)分类模型进行改进;其次,采用反卷积和类激活映射(CAM)等可视化手段来对比可变形卷积和标准卷积在特征提取能力上的差异,且通过消融实验结果表明可变形卷积在神经网络的较低层且不连续使用时效果更佳;再次,提出显著性移除(SR)并对CAM的性能和激活特征重要性进行统一评价,同时通过设置不同的移除阈值等多个角度,提高评价的客观性;最后,基于评价结果更高的FullGrad(Full Gradient-weighted)解释模型识别的判断依据。实验结果显示,在Archive_80数据集上,所提出的D_v2-DenseNet121的准确率达到97.03%,相较于DenseNet121分类模型提高了2.82个百分点。可见,可变形卷积的引入赋予了神经网络模型不变性特征提取能力,并提高了分类模型的准确率。; 王璐刘东刘卫光; 关键词：可解释性

一种鸟类物种识别方法、装置、设备及可读存储介质: 本发明属于鸟类物种识别技术领域，提供了一种鸟类物种识别方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取鸟类数据；其中，鸟类数据包括鸟类图片数据和/或鸟类声音数据；处理获取的鸟类数据；将处理后的鸟类数据输入至构建好的识别模型...; 王水孙皓晗钱小盼陆玉洁姜苗苗卢广师

一种物种识别方法及装置: 本发明提供了一种物种识别方法及装置，属于物种识别和人工智能(artificial intelligence，AI)技术领域，能够提高物种识别的准确性和效率。该方法基于多个物种分类错误的动物图像的特征向量构建特征数据库，将...; 胡慧建梁健超胡一鸣张军国谢将剑吴欢欢

基于鸟类物种识别的输电杆塔驱鸟方法、设备及系统: 本发明实施例公开了一种基于鸟类物种识别的输电杆塔驱鸟方法、设备及系统。该方法首先通过搭载于二自由度云台的工业相机实时采集图像数据，并将其传输至数据处理单元，接着通过改进的卷积神经网络YOLOv5实现鸟类目标物种识别及其空...; 张军国孙济伦

一种基于多光谱遥感的草原入侵物种识别方法及系统: 本发明涉及图像分析领域，揭露一种基于多光谱遥感的草原入侵物种识别方法，包括：采集所述草原区域的多光谱图像，对多光谱图像进行大气矫正以及定标处理，得到定标图像；对定标图像进行频域划分以及小波分解，得到分解图像，提取分解图像...; 王海哈斯巴根石红霄王珍姜超

一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法: 本发明公开了一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法及系统，该方法包括：拍摄深海动物照片并进行预处理，得到预处理后的图片；构建已知类别分类网络和未知类别分类网络，训练网络并学习新物种特征，得到深度迁移聚类学习模型...; 赖科霖徐圣兵王振友张学敏

一种基于计算机视觉的裂腹鱼类耳石图像自动物种识别技术: 本发明公开了一种基于计算机视觉的裂腹鱼类耳石图像自动物种识别方法，涉及裂腹鱼类识别技术领域。包括以下步骤：S1、数据获取步骤：获取裂腹鱼类耳石图像数据；S2、模型训练步骤：基于S1中获取的裂腹鱼类耳石图像数据训练YOLO...; 周银华周朝伟高贺雷骆李和娇刘海平付宿星李俊婷段玉婷

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