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World File Search System豹子
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。
韩国杨冈风电场管理道路揭开野生动植物利用的占用模型
风能是一个快速增长的可再生能源领域，可减少温室气体排放并提供可持续的能源。但是，风力发电厂地区的环境破坏是一个新兴问题。这项研究旨在分析风草道对森林地区陆生动物的影响。进行了摄像头陷阱调查，以调查道路管理对野生动植物行为的影响。，我们沿着连接风力涡轮机的道路安装了52台摄像机三个月（10月1日至2021年12月30日），在韩国的Yeongyang-gun风电场上安装了摄像头，并使用占用模型评估了动物占用和检测概率。使用与地形和植被有关的因素来估计占用概率（使用站使用）。检测分析包括护栏，风力涡轮机，灌木丛和挡土墙的存在或不存在。其他变量包括摄像机类型，相机操作的天数和调查时间。在调查期间，使用摄像头捕获了七个陆地哺乳动物（Roe Deer，野猪，水鹿，浣熊，le狗，le夫，豹子，猫和马滕斯）。根据相机陷阱的记录，Roe Deer是最主要的物种，其次是野猪，浣熊狗和鹿，较少的the和Martens。就使用概率而言，道路区域中森林的存在是大多数物种的重要因素，而相机类型对于检测概率很重要。我们的结果表明，风电场与野生动植物的分布和福利间接相关。在道路上检测动物表明道路是野生动植物的通道，影响车辆行动过程中的动物行为，并可能导致栖息地断开。减轻野生动植物破坏的有效管理政策可以支持可持续的生态系统和生物多样性。这项研究的结果可以作为支持野生动植物保护，陆地生态系统和环境影响评估的参考。