Blogger-Einführung : Lehrer Huang Juhua ist Autor der Bücher „Introduction to Vue.js and Practical Mall Development“ und „WeChat Mini Program Mall Development“, CSDN-Blog-Experte, Online-Bildungsexperte, CSDN-Diamond-Dozent; spezialisiert auf Graduierten-Designausbildung und Nachhilfe für Studenten.
Alle Projekte sind mit Videokursen zum Grundwissen vom Einstieg bis zur Beherrschung ausgestattet. Kostenlose
Projekte sind mit entsprechenden Entwicklungsdokumenten, Vorschlagsberichten, Aufgabenbüchern, PPT, Abschlussarbeitsvorlagen usw. ausgestattet.Für das Projekt wurden Demonstrationsvideos zur Freigabe und zum Funktionsbetrieb aufgezeichnet. Die Benutzeroberfläche und die Funktionen des Projekts können angepasst werden. Installation und Betrieb sind inbegriffen! ! !
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1. Forschungshintergrund und Bedeutung
Als seltenes geschütztes Tier in meinem Land haben die Lebensbedingungen der Tibetantilope schon immer große Aufmerksamkeit erregt. Da tibetische Antilopen jedoch in alpinen und abgelegenen Gebieten verbreitet sind, sind traditionelle manuelle Überwachungsmethoden nicht nur kostspielig und ineffizient, sondern es ist auch schwierig, ein großes Verbreitungsgebiet abzudecken. Daher ist der Einsatz moderner technologischer Mittel zur automatischen Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopen von großer praktischer Bedeutung für den Schutz tibetischer Antilopen und die Aufrechterhaltung des ökologischen Gleichgewichts.
Das auf JAVA und Baidu AI basierende System zur Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopen wurde unter Verwendung des Springboot-Frameworks entwickelt, das eine automatische Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopenbilder realisieren kann. Durch dieses System können Naturschutzbehörden Schlüsseldaten wie Verbreitungsinformationen und Populationsveränderungen der tibetischen Antilopen einfacher erhalten, was eine starke Unterstützung für die Formulierung wissenschaftlicherer Naturschutzstrategien darstellt. Gleichzeitig wird die Forschung und Implementierung dieses Systems auch dazu beitragen, die Anwendung und Entwicklung der JAVA-Technologie und der Baidu-KI im Bereich des Umweltschutzes voranzutreiben.
2. Forschungsstatus im In- und Ausland
Im In- und Ausland wird die auf Bilderkennung basierende Wildtierüberwachungstechnologie in großem Umfang eingesetzt und erforscht. Einige Systeme verwenden unterschiedliche Algorithmen und Modelle, um eine automatische Identifizierung und Erkennung verschiedener Wildtiere zu erreichen.
Im Ausland haben einige bekannte Naturschutzbehörden und wissenschaftliche Forschungseinrichtungen hochautomatisierte und intelligente Wildtierüberwachungssysteme entwickelt. Diese Systeme verwenden in der Regel fortschrittliche Computer-Vision-Algorithmen und Deep-Learning-Modelle, um eine genaue Erkennung und Echtzeiterkennung von Wildtierbildern zu erreichen. Gleichzeitig wurden auch einige Open-Source-Systeme zur Identifizierung von Wildtieren weit verbreitet und gefördert, was eine starke Unterstützung für Forschung und Praxis in verwandten Bereichen darstellt.
In China haben mit der kontinuierlichen Verbesserung des Umweltschutzbewusstseins und der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie immer mehr Naturschutzbehörden begonnen, der Forschung, Entwicklung und Anwendung von Wildtierüberwachungstechnologien Aufmerksamkeit zu schenken. Derzeit sind in China einige auf Bilderkennung basierende Wildtierüberwachungssysteme weit verbreitet und werden gefördert. Diese Systeme werden normalerweise mit Programmiersprachen wie JAVA und Python entwickelt und kombinieren verschiedene Computer-Vision-Algorithmen und Deep-Learning-Modelle, um eine automatische Identifizierung und Erkennung von Wildtieren zu erreichen. Allerdings gibt es immer noch relativ wenige Identifizierungs- und Erkennungssysteme für bestimmte seltene geschützte Tiere wie tibetische Antilopen, und es gibt Probleme wie eine geringe Erkennungsgenauigkeit und eine schlechte Echtzeitleistung. Daher hat die Stärkung der Forschung und Erforschung in diesem Bereich eine wichtige praktische Bedeutung und einen hohen Anwendungswert. Durch den Entwurf und die Implementierung des auf JAVA (Baidu AI) basierenden Systems zur Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopen können effizientere und genauere technische Mittel und Datenunterstützung zum Schutz tibetischer Antilopen bereitgestellt werden.
Forschungshintergrund und Bedeutung: Die Tibetantilope ist ein seltenes Wildtier, das nur in meinem Land vorkommt und einen wichtigen ökologischen und wissenschaftlichen Forschungswert hat. Aufgrund von Faktoren wie den Auswirkungen menschlicher Aktivitäten, illegaler Jagd und der Zerstörung von Lebensräumen ist die tibetische Antilope jedoch ernsthaften Bedrohungen für ihr Überleben ausgesetzt, und ihre Zahl ist stark zurückgegangen. Daher ist die Durchführung von Forschungsarbeiten zur Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopen von großer wissenschaftlicher Bedeutung und von großem Wert für den Naturschutz.
Aktueller Forschungsstand im In- und Ausland: Derzeit werden im In- und Ausland einige Untersuchungen zur Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopen durchgeführt. Unter diesen basieren herkömmliche Methoden hauptsächlich auf der manuellen Analyse und Erkennung von Bildern. Diese Methode ist jedoch zeitaufwändig und arbeitsintensiv und anfällig für Fehleinschätzungen. Um die Genauigkeit und Effizienz der Erkennung und Erkennung zu verbessern, werden in den letzten Jahren häufig Methoden eingesetzt, die auf künstlicher Intelligenz basieren.
Baidu AI bietet eine Fülle von Computer-Vision-Technologien und -Tools und bietet eine gute Grundlage für die Forschung und Umsetzung der Identifizierung und Erkennung tibetischer Antilopen. Unter anderem kann die Bildklassifizierungs- und Zielerkennungstechnologie von Baidu AI es Computern ermöglichen, Bilder von tibetischen Antilopen durch Trainingsmodelle zu identifizieren und zu erkennen und entsprechende Ergebnisse zu liefern.
Auf dieser Grundlage wird diese Forschung ein Erkennungs- und Erkennungssystem für tibetische Antilopen entwerfen und implementieren, das auf der JAVA-Sprache und dem Springboot-Framework basiert und die Bildklassifizierungs- und Zielerkennungstechnologie von Baidu AI nutzt. Das System kann von Benutzern hochgeladene Bilder analysieren und identifizieren, feststellen, ob sich in den Bildern tibetische Antilopen befinden, und entsprechende Identifizierungsergebnisse und statistische Informationen bereitstellen. Der Entwurf und die Umsetzung dieses Systems sind von großer Bedeutung und praktischem Anwendungswert für den Schutz tibetischer Antilopen, die Überwachung von Veränderungen in der Wildtierpopulation und den Schutz der ökologischen Umwelt.