ブロガー紹介: Huang Juhua 先生は、書籍「Vue.js と実践的なモール開発入門」および「WeChat ミニ プログラム モール開発」の著者であり、CSDN ブログの専門家、オンライン教育の専門家、CSDN ダイヤモンド講師であり、卒業設計教育と大学生向けの個別指導。
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1. 研究の背景と意義
私の国では希少な保護動物として、チベットカモシカの生息状況は常に大きな注目を集めてきました。しかし、チベットカモシカは高山や僻地に分布しているため、従来の手動監視方法ではコストが高く非効率であるだけでなく、広範囲の分布域をカバーすることも困難です。したがって、最新の技術手段を使用してチベットカモシカの自動識別と検出を実現することは、チベットカモシカを保護し、生態系のバランスを維持する上で非常に実用的重要です。
JAVA と Baidu AI に基づくチベットカモシカ識別および検出システムは、Springboot フレームワークを使用して開発されており、チベットカモシカ画像の自動識別と検出を実現できます。このシステムにより、保護団体はチベットカモシカの分布情報や個体数推移などの重要なデータをより簡単に入手できるようになり、より科学的な保護戦略の策定を強力にサポートします。同時に、このシステムの研究と実装は、生態保護の分野におけるJAVAテクノロジーとBaidu AIの応用と開発の促進にも役立ちます。
2. 国内外の研究状況
画像認識に基づく野生動物の監視技術は国内外で広く利用され、研究されています。その中には、さまざまなアルゴリズムとモデルを使用して、さまざまな野生動物の自動識別と検出を実現するシステムもあります。
海外では、いくつかの有名な保護団体や科学研究機関が、高度に自動化されたインテリジェントな野生生物監視システムを開発しています。これらのシステムは通常、高度なコンピューター ビジョン アルゴリズムと深層学習モデルを使用して、野生動物の画像の正確な認識とリアルタイムの検出を実現します。同時に、いくつかのオープンソースの野生生物識別システムも広く使用および推進されており、関連分野の研究と実践に強力なサポートを提供しています。
中国では、生態保護意識の継続的な向上と技術の継続的な発展により、ますます多くの保護機関が野生生物監視技術の研究、開発、応用に注目し始めています。現在、画像認識に基づくいくつかの野生動物監視システムが中国で広く使用され、推進されています。これらのシステムは通常、JAVA や Python などのプログラミング言語を使用して開発され、さまざまなコンピューター ビジョン アルゴリズムと深層学習モデルを組み合わせて、野生動物の自動識別と検出を実現します。しかし、チベットアンテロープなどの特定希少保護動物の識別・検出システムはまだ少なく、認識精度の低さやリアルタイム性の低さなどの問題があります。したがって、この分野での研究と探査を強化することは、重要な実践的意義と応用価値を持っています。JAVA (Baidu AI) に基づくチベットカモシカ識別および検出システムの設計と実装を通じて、より効率的かつ正確な技術的手段とデータサポートをチベットカモシカの保護に提供できます。
研究の背景と意義：チベットカモシカは我が国固有の希少な野生動物であり、重要な生態学的および科学的研究価値を持っています。しかし、人間活動の影響、違法狩猟、生息地の破壊などの要因により、チベットカモシカは生存に対する深刻な脅威に直面しており、その数は激減しています。したがって、チベットカモシカの識別と検出に関する研究を実施することは、重要な科学的意義と保護価値を持っています。
国内外の現在の研究状況: 現在、チベットカモシカの識別と検出に関する研究が国内外でいくつか実施されています。このうち従来の手法は主に人手による画像の解析と認識に依存していましたが、この手法は時間と労力がかかり、誤判断が起こりやすいものでした。近年、認識・検出の精度や効率を向上させるために、人工知能技術を活用した手法が広く利用されています。
Baidu AI は、豊富なコンピューター ビジョン テクノロジーとツールを提供し、チベットカモシカの識別と検出の研究と実装に優れた基盤を提供します。その中で、Baidu AI の画像分類およびターゲット検出テクノロジーを使用すると、コンピューターがトレーニング モデルを通じてチベット アンテロープの画像を識別および検出し、対応する結果を提供できるようになります。
これに基づいて、この研究は、Baidu AI の画像分類およびターゲット検出技術を使用して、JAVA 言語と Springboot フレームワークに基づくチベットカモシカの認識および検出システムを設計および実装します。このシステムは、ユーザーがアップロードした画像を分析して識別し、画像内にチベットカモシカがいるかどうかを判断し、対応する識別結果と統計情報を提供します。このシステムの設計と実装は、チベットカモシカの保護、野生動物の個体数の変化の監視、生態環境の保護にとって非常に重要であり、実用化の価値があります。