灵长类习惯化研究——以灰叶猴(Trachypit hecus phayrei)为例

为开展行为生态学研究工作,有必要对野生动物进行习惯化。尽管投食等方法能有效加速习惯化的进程,但会对灵长类的行为造成影响,导致研究结果偏歧。2008年12月至2009年12月,采用直接跟踪法对高黎贡山保护区灰叶猴群进行习惯化研究,试图了解习惯化过程中应注意的问题,为其他研究者快速有效地开展习惯化工作提供指导。随着习惯化的进行,调查者与猴群跟踪总时间从2009年1月平均0.05h增加到2009年12月平均9h,平均跟踪距离从2009年1月份54m减少到2009年8月份15m,猴子对研究者的行为反应也从逃避变成忽视。研究结果表明,即使在高度人为干扰的条件下,只要方法适当,也能在1年内对灰叶猴实现初步习惯化。

基于TLD算法的无人机协同目标跟踪技术研究

TLD（Tracking—Learning—Detection）是近期受到广泛关注的一种有效的视频目标跟踪算法。基于经典的TLD算法，通过构建协同跟踪框架，将待跟踪目标的目标位置信息和特征信息加入到TLD算法的学习模型中，实现了利用多无人机协同跟踪同一或多个运动目标。利用TLD算法进行多无人机协同目标跟踪，算法的跟踪准确率最低为93．9％，最高可达到99．1％，且每帧的平均跟踪时间在41～47ms之间，跟踪性能较好，基本可以达到实时的性能；另外，跟踪算法的平均像素偏移数最大仅为5．013个像素，跟踪精度高。结果表明，利用TLD算法进行多无人机协同目标跟踪是可行的，且具有一定的应用和研究价值。