基于深度学习的野生动物图像识别研究综述

国家对生态文明建设重视程度的不断加深及计算机能力的重大突破,为实现更高效准确的野生动物图像识别提供了新的契机,基于计算机视觉的深度学习(DL)技术在图像识别领域发挥出巨大的优势。将深度学习算法应用于野生动物图像识别中可以捕捉到更加细致准确的野生动物信息,可以更好地帮助管理者对野生动物进行识别与监测,保护生态环境与物种多样性。本文从公开数据集与野外数据采集两方面入手,剖析了深度学习的研究现状,介绍了深度学习算法在野生动物图像识别上的研究进展,重点介绍区域卷积神经网络(R-CNN)、YOLO系列算法的现状,旨在为更高效的野生动物图像识别提供理论依据,为图像识别提供新的思路。