基于Attention-CNN-GRU的野生动物监测图像分类

发布时间：2020-09-30 16:04

　　红外触发相机作为非入侵监测手段,广泛的应用于野生动物的监测中。然而,这种方法无法实现对野生动物的实时监测,且需要大量时间区分误触发图像和野生动物图像。本文针对上述问题,将无线图像传感器网络与深度循环神经网络结合,为野生动物监测与分类提供一种新的解决方案。在实时传输方面,本文通过无线图像传感器网络的硬件系统,实现了对野生动物监测图像的实时采集、传输与存储;在分类方面,本文通过基于Attention-CNN-GRU的野生动物监测图像分类方法实现对误触发图像与野生动物图像的有效分类。本文主要工作如下:1.设计了基于WISN的野生动物监测平台。本文在结合自然保护区环境背景复杂、环境多变的基础上,对野生动物监测平台进行需求分析,提出了系统总体设计方案,从软件、硬件两个方面对监测系统进行设计,通过监测节点、协调节点、服务器节点配合,实现了野生动物监测图像远程、实时、自主采集与传输的功能。2.建立了野生动物监测图像数据集。本文在监测节点和红外相机的基础上,对实地采集和公开数据集中的图像进行整理归纳,建立了包含有32种、60951张野生动物图像数据集。通过计算图像间的相关系数,得出了野生动物监测图像之间的相关性规律,证明了监测节点的拍摄图片存在时空相关性,为野生动物的分类提供研究素材与理论支持。3.提出了一种基于Attention-CNN-GRU的野生动物监测图像分类方法。本文在监测节点拍摄的野生动物图像存在相关性的基础上,将循环神经网络用于图片的序列化分析,有效地提取了野生动物图片之间的时序信息,并将相关系数与注意力机制联系起来,提出了一种基于Attention-CNN-GRU的野生动物监测图像分类方法。实验结果表明,本文提出的基于Attention-CNN-GRU的野生动物监测图像分类方法,可以有效地对监测节点等产生的误触发图片与野生动物监测图像进行分类。
【学位单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S863;TP391.41;TN219
【部分图文】：

野生动物,现状,相关技术研究,绪论

Ｆｉｇ．邋１．１邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｔｈｉｓ邋ｔｈｅｓｉｓ逡逑本文共包括六个章节，具体组织结构如下：逡逑第１章为绪论，介绍了本文研究背景意义、相关技术研究现状以及主要研宄内容。逡逑在本章中，首先介绍了野生动物监测方法的现状，然后分别描述了无线传感器网络和逡逑深度神经网络在野生动物监测中应用的研宄现状，引出了野生动物监测系统中需要优逡逑化解决的问题。最后依据面临的问题制定了本文的研究内容。逡逑第２章提出了基于ＷＩＳＮ的野生动物监测平台设计方案。首先，对监测平台进行逡逑了需求分析，结合自然保护区的环境特点提出了系统设计的方案。然后，从软件、硬逡逑件两个方面对所设计的硬件平台进行描述，介绍了监测节点与协调节点的工作原理。逡逑最后，在二者基础上完成硬件实物的制作。逡逑第３章是关于野生动物监测图像数据集的介绍与分析。本章的主要工作是在建立逡逑７逡逑

示意图,野生动物,监测系统,示意图

逦基于Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ－ＣＮＮ－ＧＲＵ的野生动物监测图像分类逦逡逑在４Ｇ信号的强度最高的山顶处，主要负责接收由监测节点传输来的信息，并将各个逡逑监测节点传输信息汇聚，通过４Ｇ数据传输单元发送到服务器。服务器节点则依据监逡逑测节点的地址将野生动物的图片归类到不同文件夹，并将其送入训练好的分类模型进逡逑行分类与识别。逡逑

示意图,节点功能

＼、监测目标逦监测节点逡逑、、？逦－－－一逡逑图２．１野生动物监测系统示意图逡逑Ｆｉｇ．２．１邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｗｉｌｄｌｉｆｅ邋ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑监测平台硬件设计逡逑１监测节点硬件设计逡逑在野生动物的监测中，监测节点的主要目的是获取所监测区域的全面信息，包括逡逑动物经过监测区域的图像信息、温度信息和光照信息。为了实现实时监测功能，逡逑备上述功能外，监测节点同时还应该具有信息实时上传功能，以保证野生动物学逡逑当天可以获取保护区的监测现状。逡逑摄像头传感器ＳＣＣＢＧＰＩ０邋温度传感器逡逑

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