【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及生物識別，具體涉及一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)。
技術介紹
1、隨著環(huán)境保護和生物多樣性監(jiān)測的重要性日益提高，對生物種群進行精準監(jiān)測和分類已成為各領域研究的重要任務，傳統(tǒng)的生物多樣性監(jiān)測方法主要依賴于人工現(xiàn)場觀察和記錄，這不僅費時費力，而且容易受到人為因素的干擾，導致監(jiān)測結果不夠全面和準確，尤其在大范圍監(jiān)測區(qū)域內，生物種群種類多樣、分布廣泛，人工檢測難以滿足高頻次、全方位的監(jiān)控需求，此外，不同環(huán)境條件下光照和氣候的變化也可能影響生物的捕捉與識別，進一步增加了監(jiān)測工作的復雜性和不確定性。
2、近年來，隨著圖像識別和機器學習技術的發(fā)展，自動化監(jiān)測系統(tǒng)逐漸成為解決生物多樣性檢測挑戰(zhàn)的有效手段，然而，現(xiàn)有系統(tǒng)在實際應用中仍面臨一些難題，例如，單一角度和固定分辨率的圖像采集容易造成生物特征遺漏或失真，進而影響識別的準確性，此外，自動識別系統(tǒng)中誤判結果較多且缺乏人工校正環(huán)節(jié)，導致識別結果的可靠性受到限制。
技術實現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術問題，本專利技術提供了一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)。
2、一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
3、圖像采集模塊，用于采集監(jiān)測區(qū)域內的生物圖像數(shù)據并對生物圖像數(shù)據進行預處理，生成可識別數(shù)據，所述可識別數(shù)據包括可識別圖像和可識別內容；
4、第一識別模塊，用于將可識別圖像輸入至預設第一分析模型中，以獲取第一生物品種；
5、第二識別模塊，用于將可識別內容輸入至
6、品種比對模塊，用于將第一生物品種和第二生物品種進行比對，以獲取生物一致性標簽，并根據生物一致性標簽輸出生物品種結果。
7、進一步，所述生物圖像數(shù)據包括多個視角的生物圖像、高分辨率生物圖像和低分辨率生物圖像，所述生物圖像數(shù)據的采集周期為每n分鐘拍攝一次。
8、進一步，對生物圖像數(shù)據進行預處理的邏輯為：
9、在每次拍攝周期結束后，根據時間戳同步不同視角的生物圖像，以確保多個視角的生物圖像數(shù)據對準同一時間點，在同步多個視角的生物圖像中檢測清晰度和曝光度差異，選擇清晰度最高的主視角生物圖像，并標記其他視角圖像，將主視角生物圖像作為可識別圖像進行輸出；
10、通過預設的分辨率區(qū)分規(guī)則對高分辨率生物圖像和低分辨率生物圖像進行分辨率自適應處理，生成可識別內容。
11、進一步地，所述分辨率區(qū)分規(guī)則的邏輯為：
12、將高分辨率生物圖像采樣到合適尺寸以減少冗余數(shù)據量，并結合低分辨率生物圖像生成多分辨率生物圖像金字塔，多分辨率生物圖像金字塔的每個分辨率層用于處理不同的需求內容，將處理不同的需求內容作為可識別內容進行輸出。
13、進一步地，所述第一分析模型的構建邏輯為：
14、獲取歷史圖像識別訓練數(shù)據，將歷史圖像識別訓練數(shù)據劃分為圖像識別訓練集和圖像識別測試集，所述歷史圖像識別訓練數(shù)據中包含可識別圖像及其對應的預估的第一生物品種；
15、構建第一回歸網絡，將圖像識別訓練集中的可識別圖像作為第一回歸網絡的輸入數(shù)據，以及將圖像識別訓練集中的預估的第一生物品種作為第一回歸網絡輸出數(shù)據，對第一回歸網絡進行訓練，得到初始第一機器學習網絡；
16、利用圖像識別測試集對初始第一機器學習網絡進行模型驗證，輸出小于等于預設第一測試誤差閾值的初始第一機器學習網絡作為預構建第一分析模型。
17、進一步地，所述第二分析模型的構建邏輯為：
18、獲取歷史內容識別訓練數(shù)據，將歷史內容識別訓練數(shù)據劃分為內容識別訓練集和內容識別測試集，所述歷史內容識別訓練數(shù)據中包含可識別內容及其對應的預估的第二生物品種；
19、構建第二回歸網絡，將內容識別訓練集中的可識別內容作為第二回歸網絡的輸入數(shù)據，以及將內容識別訓練集中的預估的第二生物品種作為第二回歸網絡輸出數(shù)據，對第二回歸網絡進行訓練，得到初始第二機器學習網絡；
20、利用內容識別測試集對初始第二機器學習網絡進行模型驗證，輸出小于等于預設第二測試誤差閾值的初始第二機器學習網絡作為預構建第二分析模型。
21、進一步地，所述生物一致性標簽包括品種一致標簽和品種相異標簽。
22、進一步地，將第一生物品種和第二生物品種進行比對，以獲取生物一致性標簽的邏輯為：
23、若第一生物品種和第二生物品種相同，則生成品種一致標簽，并將第一生物品種和第二生物品種所對應的生物品種作為生物品種結果進行輸出，若第一生物品種和第二生物品種不相同，則生成品種相異標簽，輸出可識別圖像進行人工生物品種判定。
24、一種基于圖像識別的生物多樣性檢測方法，應用于所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，所述方法包括：
25、采集監(jiān)測區(qū)域內的生物圖像數(shù)據并對生物圖像數(shù)據進行預處理，生成可識別數(shù)據，所述可識別數(shù)據包括可識別圖像和可識別內容；
26、將可識別圖像輸入至預設第一分析模型中，以獲取第一生物品種；
27、將可識別內容輸入至預設第二分析模型中，以獲取第二生物品種；
28、將第一生物品種和第二生物品種進行比對，以獲取生物一致性標簽，并根據生物一致性標簽輸出生物品種結果。
29、相比于現(xiàn)有技術，本專利技術的有益效果在于：
30、本專利技術通過多視角和多分辨率的生物圖像采集及預處理，提高了圖像數(shù)據的全面性和準確性，確保了在不同時間點和角度下生物的清晰呈現(xiàn)與特征捕捉。通過時間戳同步和曝光度對比，選擇主視角高質量圖像進行分析，不僅減少了冗余信息，還優(yōu)化了檢測模型輸入的質量，進而提升了檢測的穩(wěn)定性與精準度；
31、此外，本專利技術通過構建獨立的第一和第二分析模型，分別基于圖像與內容的差異化處理來進行生物品種識別，并通過品種比對模塊進行交叉驗證，顯著降低了誤判的概率，通過生成一致性標簽，系統(tǒng)在保證識別結果可靠性的同時，也為異常情況提供了人工干預的機會，實現(xiàn)了自動化與人工驗證的有機結合，提高了生物多樣性檢測的精度和可解釋性。
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1.一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述生物圖像數(shù)據包括多個視角的生物圖像、高分辨率生物圖像和低分辨率生物圖像，所述生物圖像數(shù)據的采集周期為每n分鐘拍攝一次。
3.根據權利要求2所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，對生物圖像數(shù)據進行預處理的邏輯為：
4.根據權利要求3所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述分辨率區(qū)分規(guī)則的邏輯為：
5.根據權利要求4所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述第一分析模型的構建邏輯為：
6.根據權利要求5所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，第二分析模型的構建邏輯為：
7.根據權利要求6所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述生物一致性標簽包括品種一致標簽和品種相異標簽。
8.根據權利要求7所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，將第一生物品種和第二
9.一種基于圖像識別的生物多樣性檢測方法，應用于權利要求1所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述生物圖像數(shù)據包括多個視角的生物圖像、高分辨率生物圖像和低分辨率生物圖像，所述生物圖像數(shù)據的采集周期為每n分鐘拍攝一次。
3.根據權利要求2所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，對生物圖像數(shù)據進行預處理的邏輯為：
4.根據權利要求3所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述分辨率區(qū)分規(guī)則的邏輯為：
5.根據權利要求4所述的一種基于圖像識別的生物多樣性檢測系統(tǒng)，...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：沈飛，楊靜，王剛，董濤，
申請(專利權)人：江蘇方朔環(huán)境科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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