信息工程学院的学生团队近日在雅安市桃花岛公园进行了一次富有成效的实地调研，旨在推动智能化鸟类保护技术的发展和应用。
实地调研揭示鸟类保护难题
在公园的调研过程中，团队发现了鸟类保护过程中的多项难题。小型鸟类在公园茂密的树木和杂草中难以被普通监测设备准确识别，这直接影响了保护效果。此外，团队还注意到，由于鸟类活动范围广泛，传统监测方法难以全面覆盖整个公园区域。
图为团队在公园拍摄湿地实际环境
图为团队讨论寻找解决方案
面对这些挑战，团队成员进行了深入讨论。他们分析了现有监测技术的局限性，并探讨了如何利用最新的科技手段来解决这些问题。
技术创新突破难题
最终，团队采用了以下技术方案：
1. 深度学习方法：团队选择使用先进的深度学习方法，如YOLOv7和YOLOv8，利用这些卷积神经网络模型进行高效的特征提取和目标检测，特别是对小型鸟类的识别。
2. 数据增强技术：为了增强模型对小目标的识别能力，团队应用了多种数据增强技术，包括HSV变换、Mosaic数据增强和mixup数据增强等。这些方法不仅增加了训练数据的多样性，还提高了模型在复杂环境中的鲁棒性和泛化能力。
图为深度学习方法简略
团队计划将这些新技术应用于更广泛的领域，如其他野生动物保护和生态监测项目。他们的创新努力预示着智能化生态保护的光明未来。
文：飞鸿留影团队
