一种基于深度学习的候鸟监测方法及应用

本发明公开了一种基于深度学习的候鸟监测方法及应用，其监测方法包括以下步骤：硬件设备的初始化与数据采集；数据预处理与去噪；候鸟图像识别与距离估算；数据存储、分段分析与特征提取；候鸟迁徙行为分析；候鸟迁徙趋势预测；数据可视化展示。本发明通过硬件设备的初始化与环境参数采集，结合深度学习和数据处理技术，实现了候鸟活动的实时监测与精准分析。采用高斯加权移动平均滤波和降维技术提高数据准确性，同时通过改进的MPDIoU‑ODConv‑YOLOv5模型提升目标检测精度。利用k‑means聚类算法对迁徙行为进行分类分析，并基于马尔可夫链预测迁徙趋势，为候鸟保护和生态管理提供了科学依据和数据支持。