报告题目：随机年龄结构方程数值解和虎豹个体识别研究
报告人：史春妹 博士
报告时间：11月4日14:30
报告地点：学11-301
报告摘要:
虎豹种群中个体及其行为的智能监测和精准识别是野生动物保护领域中难以解决的技术问题，也是现代智能技术应用的热点研究方向。随着数字相机、人工智能等技术的快速发展，使得探索个体的自动精准识别、移动跟踪与行为识别、生理参数的智能监测关键技术创新成为可能。本报告结合深度卷积神经网络技术，基于东北虎海量影像数据，介绍虎个体特征识别与跟踪方法，探究虎的个性特征和行为模式、生理参数的关系表征，为虎的育种筛选、野化训练等提供科学参考。
史春妹，讲师，研究方向为大数据领域的目标检测与识别算法以及年龄结构方程，代表研究成果有，采用卷积神经网络根据虎的条纹特征实现个体识别，构建虎个体识别数据库和自动识别网络，该成果发表在Integrative Zoology期刊；对年龄结构方程构造全离散数值格式，该成果以独立作者在发表在APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION期刊。
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2021年11月3日
