北京林業(yè)大學(xué)張軍國教授團(tuán)隊(duì)提出了一種新的鳥類識(shí)別方法,相關(guān)文章《基于TC-YOLO模型的北京珍稀鳥類識(shí)別方法》日前已在《生物多樣性》期刊發(fā)表。
北京市處于東亞-澳大利西亞候鳥遷徙通道,每年都有大量的候鳥遷徙途經(jīng)。據(jù)《北京市陸生野生動(dòng)物名錄(2024)》,北京的野生鳥類達(dá)到了519種。
據(jù)了解,這一新的鳥類識(shí)別方法,具備優(yōu)越的識(shí)別和泛化性能,平均精度優(yōu)于以往方法,能夠有效識(shí)別背景復(fù)雜或外觀相似的鳥類圖像,可以為北京地區(qū)珍稀鳥類保護(hù)提供技術(shù)支撐, 也可以推廣到其他地區(qū)的鳥類監(jiān)測與識(shí)別,具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。鳥類識(shí)別方法研究項(xiàng)目得到國家自然科學(xué)基金、中央高校優(yōu)秀青年團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目、北京市自然科學(xué)基金和國家林草局林業(yè)科技成果推廣計(jì)劃的支持。
近年來,國家對生物多樣性保護(hù)的重視程度不斷提高,出臺(tái)了一系列政策和措施,開展生物多樣性智慧監(jiān)測漸成潮流。對珍稀鳥類的深入調(diào)查,可以了解它們的生態(tài)習(xí)性、種群動(dòng)態(tài)、分布范圍等情況,從而促進(jìn)珍稀鳥類的保護(hù),對維護(hù)當(dāng)?shù)厣锒鄻有跃哂兄匾饬x。如何能夠在不影響珍稀鳥類的情況下進(jìn)行監(jiān)測,是一項(xiàng)重大課題。
張軍國說,利用攝像頭監(jiān)測濕地鳥類,具有非侵入性、長時(shí)間連續(xù)監(jiān)測性、分辨率高、可遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)獲取、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)和多功能性等優(yōu)勢,為鳥類多樣性監(jiān)測提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。隨著該監(jiān)測方法的不斷普及,將積累大量的監(jiān)測圖像。如何高效地處理海量監(jiān)測圖像,準(zhǔn)確識(shí)別其中的鳥類信息,成為精準(zhǔn)評估鳥類多樣性的核心挑戰(zhàn)之一。
近年來,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)識(shí)別鳥類,成為鳥類調(diào)查保護(hù)的重要手段。由于實(shí)際鳥類圖像普遍存在復(fù)雜背景,以及相近科屬鳥類往往具有相似外觀等問題,導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別容易出現(xiàn)漏檢和誤檢。這些因素共同推動(dòng)了相關(guān)研究項(xiàng)目的立項(xiàng),進(jìn)而促進(jìn)了珍稀鳥類保護(hù)和技術(shù)的進(jìn)步。
在完成這次濕地鳥類識(shí)別方法研究項(xiàng)目的過程中,張軍國團(tuán)隊(duì)遇到了許多困難。大家想辦法,反復(fù)嘗試,問題都加以解決了。
首先是濕地環(huán)境本身具有復(fù)雜性。這包括多變的氣候條件、復(fù)雜的植被覆蓋以及多樣的鳥類行為模式。在這些因素的共同作用下,對識(shí)別算法的適應(yīng)性提出了更高要求。
其次,鳥類種類繁多,部分種類間的形態(tài)十分相似,導(dǎo)致識(shí)別過程中的分類難度增加,需要研究團(tuán)隊(duì)具備深厚的鳥類學(xué)專業(yè)知識(shí)。
此外,樣本收集和標(biāo)注工作量大,且在野外環(huán)境中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的均衡分布尤為困難。這直接影響了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。這些困難要求研究團(tuán)隊(duì)不僅要有跨學(xué)科的協(xié)作精神,還要具備解決實(shí)際問題的能力。
在研究中,為了應(yīng)對跨學(xué)科知識(shí)整合以及模型訓(xùn)練和優(yōu)化的復(fù)雜性挑戰(zhàn),團(tuán)隊(duì)與鳥類生態(tài)學(xué)專家密切合作,融合各學(xué)科的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),利用高性能計(jì)算設(shè)備和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法來優(yōu)化模型。為解決鳥類圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注中類別不確定的問題,研究團(tuán)隊(duì)特別邀請了鳥類學(xué)專家進(jìn)行專業(yè)指導(dǎo)。在此基礎(chǔ)上,研究團(tuán)隊(duì)提出了一種創(chuàng)新方法,以克服背景復(fù)雜對鳥類檢測準(zhǔn)確性的影響。
針對鳥類外觀相似性所導(dǎo)致的誤檢問題,研究團(tuán)隊(duì)采取了將定位與分類任務(wù)解耦的策略:利用多級特征信息精確定位鳥類目標(biāo),同時(shí)結(jié)合底層的紋理細(xì)節(jié)與高層的語義特征進(jìn)行物種分類。這一策略顯著提升了鳥類識(shí)別的準(zhǔn)確性。
辛勤地耕耘取得了豐碩的成果,在基于深度學(xué)習(xí)的鳥類物種識(shí)別方向,張軍國的課題組共有4項(xiàng)發(fā)明專利獲得授權(quán),還獲得了6項(xiàng)軟件著作權(quán)。
課題組結(jié)合研究,承擔(dān)本科生的實(shí)踐能力培養(yǎng)工作。先后指導(dǎo)了3項(xiàng)國家級和北京市級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,帶領(lǐng)學(xué)生參加了多項(xiàng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽,獲得了顯著成績,在學(xué)校首屆“勉勵(lì)杯”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽和2024年“挑戰(zhàn)杯”首都大學(xué)生創(chuàng)業(yè)計(jì)劃競賽中均獲銅獎(jiǎng)。學(xué)生研發(fā)的鳥類識(shí)別App,在第25屆中國機(jī)器人及人工智能大賽全國總決賽中獲得了三等獎(jiǎng)。
通過社會(huì)實(shí)踐和公眾講座等形式,課題組積極向大眾科普鳥類保護(hù)的知識(shí),提升了公眾對生物多樣性保護(hù)的認(rèn)知和興趣,增強(qiáng)了生態(tài)保護(hù)意識(shí)。
“通過這些努力,我們不僅在技術(shù)研發(fā)上取得了突破,在培養(yǎng)科研人才和提高社會(huì)公眾的生態(tài)保護(hù)意識(shí)方面也取得了顯著進(jìn)展?!睆堒妵f。
說起未來的打算,張軍國說:“我們課題組前期在基于深度學(xué)習(xí)的鳥鳴聲識(shí)別方面也已經(jīng)積累了一定的研究成果。隨著對北京地區(qū)珍稀鳥類圖像識(shí)別工作的開展,未來我們將結(jié)合珍稀鳥類的鳴聲或地理信息開展多模態(tài)鳥類識(shí)別,綜合分析不同鳥種的圖像和聲音特征,并且結(jié)合特定地域的鳥種信息,以便更加準(zhǔn)確地識(shí)別珍稀鳥類?!?/p>
張軍國表示,他們的研究將拓展到生態(tài)監(jiān)測和保護(hù)的其他領(lǐng)域,從而為生物多樣性的監(jiān)測和保護(hù)提供更加全面和深入的技術(shù)支持。這些綜合性的研究工作,不僅能夠提升生物多樣性保護(hù)的效率和效果,也將為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和技術(shù)發(fā)展開辟新的方向。(鐵錚)
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