第7章 人工智能助力海洋生态监测[第6页/共6页]

操纵安装在水下的摄像头体系，连络计算机视觉和深度学习算法，能够实现对陆地生物的主动辨认和计数。比方，通过练习深度学习模型，使其能够辨认分歧种类的鱼类、珊瑚、贝类等陆地生物。这些模型能够对水下摄像头拍摄的视频或图象停止及时阐发，精确辨认出此中的生物种类和数量，从而快速获得陆地生物多样性的信息。

- **深度学习**：作为机器学习的一个分支，深度学习通过构建深度神经收集模型，主动学习数据的初级特性表示。卷积神经收集（Convolutional Neural Network，CNN）在图象和视频措置方面表示超卓，循环神经收集（Recurrent Neural Network，RNN）及其变体（如是非期影象收集 LSTM 和门控循环单位 GRU）则擅好处理序列数据。在陆地生态监测中，深度学习可用于阐发卫星遥感图象、水下视频等数据，辨认陆地生物种类、监测陆地净化等。

- **计算机视觉**：计算机视觉旨在让计算机了解和解释图象和视频中的内容。它触及图象预措置、特性提取、目标检测与辨认等技术。在陆地生态监测场景中，计算机视觉技术能够通过安装在陆地监测平台、水下机器人或卫星上的摄像头，及时捕获陆地图象和视频，操纵野生智能算法辨认陆地生物、监测陆地环境窜改等。

陆地净化对陆地生态体系形成了严峻粉碎，及时精确地监测陆地净化对于庇护陆地环境相称首要。野生智能在陆地净化监测方面具有奇特的上风。

## 野生智能在陆地生态监测中的胜利案例

## 野生智能助力陆地生态监测面对的应战与对策

### 对策建议

### [某海疆陆地生物多样性监测项目]

通过将机器学习算法利用于陆地浮标、水下传感器收集等设备汇集的数据，能够建立环境参数瞻望模型。这些模型能够按照汗青数据和及时监测数据，瞻望陆地环境参数的窜改趋势，提早发明非常环境。比方，操纵时候序列阐发算法对陆地温度数据停止措置，能够瞻望将来一段时候内的温度窜改，为应对陆地热浪等极度气候事件供应预警。