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一、选题背景（含题目来源、应用性和先进性及发展前景等）

题目来源：

本题目源于对野生动物保护与监测的实际需求。随着全球生态环境问题的日益严峻，野生动物保护问题得到了广泛关注。传统的人工监测方法存在耗时费力、易受主观因素影响等缺点，因此，利用现代技术手段实现野生动物的自动识别和跟踪成为了一个迫切的需求。

应用性：

本系统设计的应用性主要体现在野生动物保护领域。通过实时跟踪和识别野生动物，可以及时发现和记录其活动轨迹，为野生动物保护提供科学依据。同时，系统收集的数据还可以用于分析野生动物的迁徙模式、生活习性等，为生态学研究提供宝贵资料。

先进性：

本系统设计采用深度学习技术，具有高精度识别和实时跟踪的先进性。

高精度识别：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以实现对野生动物的高精度识别和分类，有效克服传统识别方法中的误识别问题。

实时跟踪：结合目标检测算法和光流法等连续帧关联技术，可以在复杂自然环境中实现对野生动物的实时跟踪，为野生动物监测提供有力支持。

发展前景：

随着深度学习技术的不断发展和应用领域的不断拓展，基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统具有广阔的发展前景。通过不断优化算法和模型，可以提高系统的自动化程度和准确性。

二、设计方案（含设计主要内容、方法手段及预期达到的目标等）

设计主要内容：

收集包含多种野生动物的视频数据，并进行预处理，形成可用于训练和评估的数据集。研究并选择适合的深度学习框架搭建模型，用于野生动物目标的检测和跟踪；利用预处理后的数据对模型进行训练；确定评估指标，评估模型性能；构建可视化Web页面展示识别和跟踪结果。

方法手段：

数据收集：收集大量的野生动物视频或图片作为训练数据，包含目标动物的各种姿态和环境变化等。

特征提取：利用卷积神经网络预训练模型，对图像进行特征提取。

目标检测：通过目标检测算法对视频帧进行实时分析，定位动物的位置和大小。

目标追踪：结合光流法其他连续帧之间的关联技术，将目标从一帧连接到下一帧，形成追踪路径。

预期达到的目标：

系统利用深度学习算法和先进的目标检测模型，从复杂的自然环境中定位动物的位置，实现对野生动物的精准识别和跟踪，并在动物运动、遮挡或光照变化的情况下保持稳定的跟踪性能。

三、进度安排

2024.11.08-2024.11.30 完成论文选题、开题

2024.11.30-2024.12.20 完成方案设计

2024.12.20-2025.03.10 完成系统开发、中期检查

2025.03.10-2025.03.20 系统测试、完善

2025.03.20-2025.04.20 论文第一稿、复制比检测

2025.04.20-2025.04.30 论文第二稿、复制比检测

2025.05.01-2025.05.10 论文第三稿（定稿）、复制比检测

2025.05.10-2025.05.24 答辩工作准备、完成答辩、提交材料

四、参考文献（外文参考文献不少于2篇）

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[2]边毅,白丽,蔡晓蕾,等.基于掌静脉识别技术的城市轨道交通乘车管理系统设计与实现[J].铁路计算机应用,2024,33(09):84-87.

[3]郭顺超,庞成,韩旭日.基于人脸识别的课堂考勤管理系统设计与实现[J].无线互联科技,2024,21(17):54-57.

[4]关旭升.炼钢智能物流跟踪与管理系统研究[J].华东科技,2024,(09):54-57.

[5]何建强,张莹,许兴.基于物联网的智慧农业监测管理系统研究[J].湖北农业科学,2024,63(08):176-181+187.DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.08.030.

[6]李薇,陈倩文,王柏鸿.聚类识别和智能推理在医院终端网络安全中的应用[J].网络空间安全,2024,15(04):349-352.

[7]张辉强,宫玉明,吴德银,等.智能AI视频识别系统在测井作业现场的应用[J].中国仪器仪表,2024,(08):43-47.

[8]Wu Z ,Chen X ,Lin Y , et al.A smart home energy management system based on human activity recognition and deep reinforcement learning[J].Energy & Buildings,2024,325114951-114951.

[9]Emad A J ,Thunholm A ,Nash S , et al.Study protocol of the ALMA-CKD trial; an electronic triggering decision-support system to improve the detection, recognition, and management of patients with chronic kidney disease in primary care[J].BMC Nephrology,2024,25(1):408-408.

[10]Wang Y ,Wang Y ,Li P .Adaptive hierarchical energy management strategy for fuel cell mobile robot hybrid power system based on working condition recognition[J].Renewable Energy,2024,237(PB):121628-121628.

指导教师意见：

指导教师签字：

年 月 日

院毕业设计（论文）领导小组意见：

负责人签章：

年 月 日