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电子信息技术

需求背景

图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程，也叫图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。根据同一物体（奶牛）现有照片可以判断照片内容的尺寸及其特征来实现再现图像，分析与存储图像信息的区别，判断物体的特征变化。

动物图像识别是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分，其终极目标是使计算机具有分析和理解图像内容的能力。判断被照物体（动物）的特征，根据特征自动分析处理图像信息，指导人来判定物体（奶牛饮食、产奶、疾病发生）的变化。

需解决的主要技术难题

需要一种基于AI技术的野生动物物种图像识别系统，包括动物图像采集设备、动物检索模块、动物识别模块、反向对比模块、信息显示模块和图像数据库采集，图像数据库采集包括动物外形采集、动物细节采集和动物信息录入，图像数据库采集所采集的数据通过图像数据库存储进行存储。通过采集的设备连续拍摄的特点，预测过程中首先对序列照片逐张判断是否为空拍情况，将不存在空拍情况的照片使用深度学习模型进行识别，验证集可以监测在网络训练过程中的模型效果，测试集用来检验最终模型的识别能力，得到算法模型文件。

期望实现的主要技术目标

图像数据库采集的动物采集到原始图像并通过输送至自主数据库进行模式识别并得到识别的图像，通过图像分割模块对获得的识别图像进行分隔成一些较小的模块图片，通过获得的较小的模块图片与数据库中进行对比，图像数据库采集的动物外形采集对事先准备好的野生动物物种图像进行录入到图像采集数据库中，采集的设备连续拍摄的特点，即野保相机在触发拍照后会连续拍摄多张照片，将其视为序列照片，预测过程中首先对序列照片逐张判断是否为空拍情况，将不存在空拍情况的照片使用深度学习模型进行识别，最后将每张照片的识别结果进行综合分析，且通过动物细节采集将野生动物的细节特征录入到图像采集数据库中，将动物信息录入到图像采集数据库中，然后将获得的识别图像通过计算机网络进行卷积、非线性变换以及tensorflow框架进行网络搭建算法网络。

需求解析

解析单位：重庆市永川区 解析时间：2022-12-17

李茗

重庆工商大学

教授

综合评价

该技术需求足够清晰，神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。

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