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课题情况

课题名称

基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计

教师姓名

高雪飞

职 称

副教授

学 位

硕士

课题来源

课题性质

软件开发

课题类别

毕业设计

设计时间

2024年11月—2025年6月

主要研究内容

该系统是基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统，利用Django框架、PyTorch与YOLOv8进行目标检测，结合SORT或Deep SORT算法实现实时跟踪，并通过Django的Web界面及Echarts等可视化工具展示跟踪结果，为野生动物保护提供技术支持。

目标和要求

使用野外监控摄像头实时采集野生动物的视频数据。利用Django的定时任务,定期采集视频帧并进行分析。应用YOLOv8深度学习模型,对视频帧中的野生动物进行检测和识别。利用PyTorch的高性能GPU计算能力,提高目标检测的实时性。采用目标跟踪算法(如SORT、Deep SORT),根据检测结果对动物目标进行持续跟踪。记录动物的种类、数量和活动状态,为后续分析提供数据支持。使用Django的模板引擎,构建Web页面展示跟踪结果。利用JavaScript和可视化库(如Echarts)动态渲染目标位置和轨迹。

特色

基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统的特色在于其智能化、自动化、高效性以及出色的用户交互和可视化功能。系统深度整合了深度学习算法和前沿的目标检测模型（如YOLOv8），实现了对野生动物的高精度识别和稳定跟踪。

成果形式

完成基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计，完成《基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计》论文。

成果价值

科学研究：系统为野生动物生态学研究提供了高效、准确的监测工具，有助于研究人员更好地了解野生动物的分布、迁徙和繁殖等习性。

生态保护：系统可用于监测和保护珍稀野生动物，及时发现并预警盗猎、栖息地破坏等威胁因素，为生态保护工作提供有力支持。

系主任或专家审题意见

签名：

年 月 日

学院审批意见

签名：

年 月 日