摘要
本发明公开了一种探鸟雷达数据与样线法融合的鸟情信息统计方法,解决了现有方法探鸟雷达数据与人工调研数据融合时,无法统计鸟类种群密度,雷达数据与人工调研数据融合不充分的问题,方法包括以鸟类种群密度作为先验概率,将增强数据集与鸟类种群密度融合,目标识别模型基于微多普勒特征对数据融合集的特征提取,输出鸟群中鸟情信息统计结果;本发明中目标识别模型通过探鸟雷达数据与样线法融合的方式实现了对鸟情信息统计结果的精准评估,以鸟类种群密度作为先验概率将增强数据集与鸟类种群密度融合的方式则能有效减少统计过程中的不确定性,从而提高鸟情信息统计的精度,也能利用增强数据集提高目标识别模型的稳定性和可靠性。
技术关键词
信息统计方法
微多普勒特征
探鸟雷达
红外相机
数据
傅里叶变换处理
密度
运动特征
积层
坐标
基线
识别网络架构
三通道
YOLO模型
短时傅里叶变换
颜色
模型超参数