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作 者：眭海剛1,魏天怡1,胡烈云1,楊敬元2,3,馬國飛2,3

單 位：

武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 武漢, 430079；

神農(nóng)架國家公園管理局, 神農(nóng)架, 442421；

神農(nóng)架金絲猴保育生物學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 神農(nóng)架, 442421

引文信息：

眭海剛,魏天怡,胡烈云, 等.基于MR-VOD的神農(nóng)架林區(qū)野生動(dòng)物視頻檢測[J].野生動(dòng)物學(xué)報(bào),2025,46(1):1-13.

DOI：10.12375/ysdwxb.20250101

摘  要

紅外相機(jī)視頻是野生動(dòng)物調(diào)查的主流研究方法之一，但在林區(qū)受設(shè)備角度、復(fù)雜環(huán)境與野生動(dòng)物活動(dòng)的隨機(jī)性影響，極易出現(xiàn)檢測中光流捕捉錯(cuò)誤或簡單語義難以識(shí)別的情況。

針對此類問題，提出一種基于多幀關(guān)系網(wǎng)絡(luò)特征增強(qiáng)的視頻目標(biāo)檢測方法（multi-relation video object detection，MR-VOD）。

該算法在圖像關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，綜合考慮上下幀目標(biāo)之間的關(guān)系，通過多階段推理，實(shí)現(xiàn)對野生動(dòng)物目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測。

同時(shí)，以神農(nóng)架林區(qū)野生動(dòng)物紅外相機(jī)視頻為基礎(chǔ)，構(gòu)建相關(guān)野生動(dòng)物視頻目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)樣本集作為實(shí)驗(yàn)區(qū)。

試驗(yàn)證明，改進(jìn)后的算法檢測性能有所提升，平均準(zhǔn)確率達(dá)81.96%，比Faster R-CNN提高9.32個(gè)百分點(diǎn)，在川金絲猴（Rhinopithecus roxellana）的檢測上提升30.79個(gè)百分點(diǎn)，并在多種復(fù)雜場景下測試表現(xiàn)良好，有效減少了錯(cuò)檢漏檢的情況。

該算法的實(shí)現(xiàn)將為神農(nóng)架野生動(dòng)物智能監(jiān)測云平臺(tái)提供檢測基礎(chǔ)，同時(shí)為后續(xù)開展的野生動(dòng)物保護(hù)、種群評估提供必要的技術(shù)支撐。

林下野生動(dòng)物紅外拍攝圖像

多幀目標(biāo)關(guān)系特征提取模塊

MR-VOD模型架構(gòu)