基于计算机视觉技术的蝴蝶自动识别研究

资 源 简 介

基于计算机视觉技术的蝴蝶自动识别研究

详 情 说 明

蝴蝶自动识别研究是一项结合计算机视觉与生物分类学的跨学科应用，旨在通过算法自动鉴别蝴蝶物种。该技术可显著提升生态调查效率，减少传统人工鉴定的主观误差。

核心实现路径通常包含以下环节：首先通过高分辨率摄像头或标本图像构建数据集，需覆盖不同角度、光照条件下的蝴蝶样本。预处理阶段采用背景分割、尺度归一化等方法消除噪声干扰。特征提取环节常利用深度卷积网络（如ResNet、EfficientNet）自动学习翅脉纹路、色彩斑点等鉴别性特征。针对蝴蝶细粒度分类的挑战，研究者可能采用注意力机制强化局部特征，或通过度量学习缩小类内差异。

该技术可延伸至生态监测、海关检疫等领域，未来若结合移动端部署，还能实现野外实时识别。不过当前仍面临稀有物种样本不足、环境干扰等实际问题，需通过数据增强或迁移学习进一步优化。