基于卷积神经网络的鸟类(声音和图片)识别项目
2023-09-14 09:14:35 时间
一、研究背景
研究鸟类鸣声有利于人们掌握其繁殖行为和生活习性等生命活动规律,从而更好地开发和利用经济鸟类,更有效保护濒危珍稀类。随着我国经济的高速发展,生态问题越来越受到重视。由于发展经济的需要,如今很多生态资源遭到破坏,其中影响最大的之一就是鸟类。我国的鸟类品种丰富,分布也十分广泛,鸟类是生态系统重要的一部分,但是由于鸟类的种类繁多,生活习性、特征不一等特性对鸟类的保护工作造成了很大的困难。我们通过洞庭湖湿地鸟类专家了解到目前相关鸟类的识别研究与保护还处于使用人工阶段。因此,利用识别技术帮助鸟类研究与保护事业发展,具有重大意义。综
二、我的研究历程与成果
开始是做大创项目,用matlab语言编写GUI,用卷积神经网络实现,查过许多资料,最后实现效果如下:
最近突发奇想,再次使用python来完成这个项目,也是使用卷积神经网络,基于tensorflow框架完成(主要是放假闲了一下,顺便把它搞定了),效果和部分过程如下:
三、我的一些感受
做项目不要着急,不要听老师催,自己一步步来,不然啥都做不好,用心去做好科研,不可急功近利,冷静做事。这个项目应该还可以拿来打别的比赛,或者做毕业设计。
相关文章
- DSP5509项目之用FFT识别钢琴音调(4)之麦克风输入和Line in输入
- DSP5509项目之用FFT识别钢琴音调(3)之ccs v6环境变量的配置
- DSP5509项目之用FFT识别钢琴音调(1)
- 【基于WPF+OneNote+Oracle的中文图片识别系统阶段总结】之篇二:基于OneNote难点突破和批量识别
- Atitit 调用百度语音识别 目录 1. 建立一个音频app项目,获得appid kersec1 2. 直接使用JAR包步骤如下:1 2.1. public class baiduAudio
- 如何解决 Angular custom library module 在 ng build 时无法被识别的错误
- CV之IC之AlexNet:基于tensorflow框架采用CNN卷积神经网络算法(改进的AlexNet,训练/评估/推理)实现猫狗分类识别案例应用
- 基于人工神经网络(ANN)的高斯白噪声的系统识别(Matlab代码实现)
- 华为云文字识别深层算法突破 助力复产复工
- 跟我读论文丨ACL2021 NER BERT化隐马尔可夫模型用于多源弱监督命名实体识别
- 基于RNN和CTC的语音识别模型,探索语境偏移解决之道
- 语音识别端到端模型解读:FSMN及其变体模型
- 跑道防侵入,华为云ModelArts平台助力航空器识别AI模型开发
- 基于React-Native0.55.4的语音识别项目全栈方案
- 【项目实战】Python基于OpenCV和卷积神经网络CNN进行车牌号码识别项目实战
- 目标识别 识别目标主机
- 实现Android语音识别服务接口 RecognitionService的方法
- 在OpenCV里车牌识别的方法2
- 在OpenCV里车牌识别的方法1
- 在OpenCV里使用最简单方法实现二维码识别
- 行人重识别02-05:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)2-DefaultTrainer解析