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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开题报告
一、选题背景与意义
野外红外触发相机广泛应用于野生动物调查和保护等领域，其能够在不干扰野生动物的情况下实现自动监测与拍摄，因此具备很高的技术和实用价值。然而，在大量的图像数据中寻找和提取有效的信息仍是一个具有挑战性的问题，这才能充分挖掘出图像背后的价值和知识。因此，在野外红外触发相机拍摄的图像自动分析中，如何从图像里自动提取出对研究者有价值的地物信息是一个重要而有待解决的问题。
二、研究内容及技术路线
本文主要探讨野外红外触发相机图像的自动分析方法，将主要解决以下几个问题：
1、如何对采集的大量图像数据进行自动处理?
针对野外红外触发相机的数据采集场景，本研究将采用传统图像处理技术和深度学习等现代技术，对图像进行预处理和后期处理，例如去噪、尺度归一化、色彩空间变换、图像分割等。
2、如何自动捕获和提取有效的动物信息?
我们将采用基于特征的方法，例如SIFT和HOG等，来检测和提取出图像中的动物。我们也将使用卷积神经网络（CNN）模型，并利用现有的开源模型对大量数据进行深度学习训练，以自动从复杂的图像中进行分类、目标检测和识别。
3、如何实现系统可视化与动态结果呈现?
本研究将研发一个集成了图像处理、机器学习和人机交互等技术的自动监测系统。系统不仅可以自动捕获有效的动物信息，而且还可以将结果直接输出到图表或地图上，以辅助研究者可视化和直观化分析结果。
三、预期成果和创新点
本研究预期获得的几种成果如下：
1、基于野外红外触发相机的数据采集和处理系统的建立和实现。
2、基于数据驱动的自适应算法，以实现自动图像分割和目标检测。
3、获得基于深度学习的自动识别、分类、目标检测和跟踪的结果的API接口。
4、实现基于GIS的动态结果可视化和人机交互系统。
同时本研究在以下方面具有创新点：
1、利用深度学习技术，对现有开源模型进行优化和改进，以提高野外红外触发相机目标检测性能的同时，实现更快的数据处理和更准确的分类。
2、本研究尝试将野外红外相机和GIS技术进行整合，实现了动态的可视化结果呈现，并提供了人机交互的机制。
3、本研究在算法层面探索了基于特征的图像处理算法和基于深度学习的识别算法的结合，以实现更高效、更准确的野生动物检测和分类。
四、研究考核和预期结果
本研究的最终结果将在野外红外触发相机数据采集和处理过程中获得有效的结果。同时，野生动物和相关研究人员将受益于这样一个系统，以获取更准确的数据和信息，以达到野生动物的保护和管理的目标。
研究过程的考核将通过以下方面进行：
1、基于基准数据集的系统性能测试；
2、人工判分对于系统性能测试的评估；
预期的结果将是一个整合了计算机视觉、深度学习和GIS技术的自动处理系统，以提高数据采集和处理的效率和速度。在实际应用中，本研究系统将促进野生动物调查和保护，同时也为其他野外生物研究提供了可靠的工具和方法。