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主办单位:吉林省科学技术信息研究所
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农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (3): 56-62.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20250215013

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基于YOLO算法的鸟类检测技术研究综述

方帅 沈岳 龙强 刘果 尹业荣 周浩宇   

  1. 1.湖南农业大学信息与智能科学技术学院,湖南长沙410125;2.湖南省自然资源事务中心,湖南长沙410125
  • 出版日期:2025-02-15 发布日期:2025-02-15
  • 作者简介:方帅(2002-),男,硕士在读。研究方向:图像处理;通信作者周浩字(1979-),男,博士,副教授。研究方向:图像处理。
  • 基金资助:
    洞庭湖区生态环境遥感监测湖南省重点实脸室合作项目(项目编号:DTH Key La山.2024-13)
  • Online:2025-02-15 Published:2025-02-15

摘要: 随着深度学习技术的持续进步,YOL0目标检测算法已成为计算机视觉领域内的研究热,点。鉴于环境生 态问题的日盖严峻,鸟类识别技术对于生态环境保护、鸟类种群监测以及生物多样性研究具有至关重要的作用。 本文全面回顾了YOL0系列检测算法从v1至v11的发展历程及其网络结构原理,对基于YOL0的鸟类检测领域 的相关文献进行了梳理与分析,并归纳总结了各模型的网络结构及性能指标,为进一步验证模型效能,选取了部 分主流模型在CUB-2O0鸟类数据集上进行了性能对比实验;探讨了儿种常用于YOL0目标检测框架下的鸟类图 像数据集,这些数据集是训练和测试模型的关键资源;结合YOL0系列算法的特,点及最新文献,展望了未来在该 领域可能的研究趋势和发展方向,旨在为进一步提高鸟类检测精度和效率捉供参考。

关键词: YOL0算法;鸟类检测;目标检测;深度学习

中图分类号: