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基于YOLOv8的目标鸟种鸣声自动检测研究

基于YOLOv8的目标鸟种鸣声自动检测研究

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作者：李一帆广州大学

学位级别：硕士

鸟类在维护生态平衡和促进生物多样性方面扮演着关键角色,是生态系统健康状况的指示物种。某些鸟种存在着灭绝的风险,需要对其监测保护;候鸟的迁徙需要良好的栖息地,对这些鸟种进行监测可以了解它们的迁徙模式和生态需求;鸟类健康与人... 详细信息

鸟类在维护生态平衡和促进生物多样性方面扮演着关键角色,是生态系统健康状况的指示物种。某些鸟种存在着灭绝的风险,需要对其监测保护;候鸟的迁徙需要良好的栖息地,对这些鸟种进行监测可以了解它们的迁徙模式和生态需求;鸟类健康与人类健康紧密相连,部分鸟种可能携带禽流感病毒,对其进行监测能够为公共卫生部门提供及时、有效的信息。因此,对目标鸟种进行监测具有重要意义。声音监测可以捕捉鸟类最鲜明的特征——鸣声,特别适用于对鸟类的监测。目前的研究主要是根据鸟鸣声识别物种,而从海量录音信号中检测是否存在目标鸟种的研究比较少。本研究将鸟鸣声录音信号转为声谱图的形式,从而把鸟鸣声检测问题转化为声谱图目标检测问题。YOLOv8是目前常用的目标检测方法之一,可以对声谱图进行检测。本文研究基于YOLOv8的目标鸟种鸣声检测,主要研究内容分为以下三个部分:(1)针对目前缺乏已标注的鸟鸣声谱图数据集的问题,研究建立一个目标鸟种鸣声谱图数据集的方法。首先,确定目标鸟种(本文以强脚树莺、乌鹃、鹰鹃为例)。其次,从鸟鸣声数据网站(Xeno-canto)上获取目标鸟种鸣声信号,将获得的录音信号通过一系列的预处理(切割、统一采样率、声道转换、采样深度调整、预加重)。最后,将录音信号转为声谱图,并用Label Img对数据集进行标注。本文选择的3种目标鸟种的声谱图数据集共计2070张声谱图。(2)为了降低YOLOv8n模型的复杂度,提升目标检测效率,采用3种方法对YOLOv8n模型进行了改进。一是采用可逆列网络(Rev Col)来改进主干网络,通过多个子网络(列)的构建和可逆连接的应用,与其他列共享信息,有效减少了整体模型的复杂度。二是在颈部层引入了(CGNet)上下文引导网络,通过对特征进行全局上下文加权,突出有益特征并削弱无关特征,从而有效降低了模型的复杂度。三是采用双重卷积核(Dual Conv)替换传统的卷积层,通过分组卷积策略实现参数量的减少。实验结果显示,三个改进方法均在稍微提升目标检测准确度的情况下,较大幅度降低了模型的参数量和运算量(GFLOPs)和检测时间,特别是YOLOv8n+CGNet,参数量、运算量和检测时间分别降低30.1%、28.4%和38.8%。(3)为了验证上述方法在真实环境下的有效性,对2022年5月至2022年9月期间在广东石门国家森林公园、广州帽峰山森林公园和广州大夫山森林公园采集到的累计录音时长达3304.8小时(1418.75GB)录音信号,利用YOLOv8n+CGNet模型进行目标鸟种检测,成功检测出强脚树莺15221次鸣声,乌鹃1848次鸣声,鹰鹃14754次鸣声。按照基于检测到的含有目标鸟种鸣声谱图数量进行统计,准确率为95.8%。按照基于检测到的目标鸟种鸣声次数进行统计,准确率也为95.8%。并计算和统计了目标鸟种鸣声时间分布。

关键词： YOLOv8 目标鸟种鸟鸣声检测深度学习

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