野外红外触发相机图像自动分析中的关键技术研究与应用的任务书.docx

野外红外触发相机图像自动分析中的关键技术研究与应用的任务书
任务书
一、任务背景
野生动物是自然生态环境中重要的组成部分，保护野生动物及其生态环境已经成为全球生态环境保护工作的重要任务。为了对野生动物的行为、生态习性、数量等信息进行科学研究和保护，需要采集大量的图像和视频数据。然而，由于野生动物的天然习性以及栖息和活动环境的特殊性，人工采集这些数据很困难。而且，人工监测存在着人力资源的浪费和数据的不可靠性等问题。
为了解决这些问题，采用红外触发相机技术可以有效地对野生动物进行监测。由于该技术具有自动化、长时间连续监测、不影响野生动物生活等优点，因此得到了广泛的应用。然而，红外触发相机产生的图像数据量极大，人工处理效率低下，占用大量人力和物力成本，并且因人工处理过程容易出现错误导致数据的误差增大。
因此，采用自动分析技术，对野外红外触发相机产生的图像进行处理和分析，可以大大提高数据处理的效率，同时保证数据的准确性，为野生动物生态环境保护研究提供可靠的数据支撑。
二、任务目的
本项目旨在开展野外红外触发相机图像自动分析关键技术的研究和应用，包括野生动物识别、行为分析、数量统计等方面，提高野生动物监测数据自动化分析能力，为野生动物生态环境保护和科学研究提供可靠的数据支撑。
三、基本内容和研究方法
1.基本内容
本项目的基本内容主要包括红外触发相机图像自动分析关键技术研究和应用。具体包括以下几个方面：
（1）野生动物识别技术研究：研究野生动物识别的算法模型，开发野生动物识别软件平台，实现对大型野生动物和小型哺乳动物进行自动化识别。
（2）野生动物行为分析技术研究：研究野生动物行为分类和分析思路，探索关键特征提取方法，开发野生动物行为分析软件平台。
（3）野生动物数量统计技术研究：采用机器学习方法，研究野生动物数量统计的算法模型，开发野生动物数量统计软件平台。
（4）算法模型优化：针对已有算法模型，对其进行优化，提高算法的准确性和效率。
2.研究方法
（1）基础理论研究：结合野外红外触发相机图像数据特点，对野生动物识别、行为分类、数量统计等相关基础理论进行研究。
（2）算法模型设计：根据采集到的野外红外触发相机图像数据特点，确定算法模型设计方案。
（3）算法模型实现：使用Python等编程语言，实现算法模型，并对分析结果进行优化。
（4）软件平台开发：基于算法模型，开发野生动物识别软件平台、野生动物行为分析软件平台、野生动物数量统计软件平台等。
（5）实验验证：开展野外红外触发相机数据的野生动物识别、行为分析、数量统计等实验，比较验证分析平台所得结果和实际结果的一致性。
四、预期成果
（1）野外红外触发相机图像自动分析的核心算法模型及其优化结果。
（2）基于算法模型的野生动物识别、行为分析、数量统计等软件平台，支持定量分析野生动物数量、行为和栖息的空间分布和时序变化。
（3）论文1篇，学术报告1次，软件著作权申请1项。
五、经费预算
本项目的经费预算为：20万元，其中包括硬件设备费用、算法模型优化、软件开发等方面的经费支出。
六、研究进度和时间安排
本项目研究时间为12个月，具体的研究进度和时间安排如下：
第1-3个月：野外红外触发相机图像数据特征提取和处理方法的研究和探索。
第4-6个月：野生动物识别技术的算法模型开发和初步实现，探索关键特征提取方法。
第7-9个月：野生动物行为分类和分析的算法模型开发和初步实现，优化算法模型和算法效率。
第10-12个月：野生动物数量统计算法模型开发和初步实现，开发野生动物数量统计软件平台，丰富软件功能。
七、团队组成和任务分工
本项目的团队由5名研究人员组成，专业领域包括模式识别、计算机视觉、生态学等。研究人员任务分工如下：
（1）1名负责野生动物识别技术的算法模型开发和优化。
（2）2名负责野生动物行为分析的算法模型开发和优化。
（3）1名负责野生动物数量统计算法模型开发和优化。
（4）1名负责软件平台开发和测试验证。
八、研究意义和创新性
本项目针对野外红外触发相机图像自动分析技术中的关键技术问题展开研究，国内相关研究还比较薄弱，这项研究有很大的创新性和针对性，具有重要的理论和实践意义。成功开发相关技术和软件平台，能够实现野外红外触发相机图像自动分析，可以大大提高野生动物生态环境保护和科学研究的效率和可靠性，为国家生态文明建设和保护野生动物做出贡献。