23、基于机器学习的老虎检测安全方法

基于机器学习的老虎检测安全方法

1. 引言

生物在生态系统的多样性中扮演着重要角色，老虎作为顶级掠食者，处于自然食物链的顶端，对维持生态系统的平衡起着关键作用。然而，如今老虎正面临濒危的困境，如果不加以重视，可能会濒临灭绝。

计算机科学家提供了许多有用的应用，其中之一就是识别和监测特定物种，这里指的就是老虎。在公共保护区和森林中，相机陷阱的使用比早期给动物佩戴沉重的无线电项圈的方法更为优越。这些相机陷阱能够捕捉在森林小径上活动的老虎的图像，成为监测老虎的有效工具。该方法不仅可以检测老虎的存在，还能通过图案匹配识别特定的老虎。

老虎检测和识别的目的是在老虎沿着森林小径移动时对其进行检测和拍照。从相机捕捉的图像或视频中，老虎识别任务需要在老虎周围绘制精确的边界框。由于检测可能在边缘设备上运行，因此检测精度和处理成本是衡量检测质量的重要指标。

此前，这项任务由人工完成，既耗时又费力。现在的目标是找到一种创新的方法，能够快速准确地识别和区分老虎。老虎识别系统被设定为一个回归问题，即从图像像素直接到边界框和类别概率。所使用的算法是You Only Look Once（YOLO），通过该算法，只需对图像进行一次观察，就可以预测老虎是否存在以及它们的确切位置。这需要构建一个高效的神经网络作为系统的基础，在测试时将该网络应用于新的图像以进行预测。此外，还会提取老虎侧腹的特征，并训练一个逻辑回归分类器来识别单个老虎。整个过程还包括结合各种算法来计算图像样本之间的相似度得分，以实现自动匹配。老虎的表面模型以三维坐标的文本文件形式存储，从肩部延伸到尾巴根部，涵盖前后肢。

2. 相关工作

YOLO是一种新的目标识别方法。以往的目标识别工作通