1、鳥(niǎo)類(lèi)危害是指鳥(niǎo)類(lèi)的覓食行為對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)生的危害，鳥(niǎo)類(lèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)作物的食用導(dǎo)致農(nóng)民利益受損，嚴(yán)重的導(dǎo)致糧食供應(yīng)受到影響。尤其是近些年來(lái)我國(guó)加強(qiáng)了對(duì)環(huán)境和鳥(niǎo)類(lèi)生物的保護(hù)，野生鳥(niǎo)類(lèi)越來(lái)越多，對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)生的危害也越來(lái)越大。目前經(jīng)分析各種驅(qū)鳥(niǎo)方法發(fā)現(xiàn)超聲波驅(qū)鳥(niǎo)的效果好，但是需要長(zhǎng)時(shí)間發(fā)聲需要耗費(fèi)大量電力從而造成資源浪費(fèi)。如果可以通過(guò)監(jiān)測(cè)裝置檢測(cè)到鳥(niǎo)類(lèi)的蹤跡，并以此為信號(hào)啟停超聲波驅(qū)鳥(niǎo)器，則可以大大降低這種浪費(fèi)。目前國(guó)內(nèi)外的鳥(niǎo)類(lèi)檢測(cè)手段主要包括熱成像法、

2、雷達(dá)法，圖像處理等一系列的方法。前兩種檢測(cè)方法的性?xún)r(jià)比太低，往往需要昂貴的設(shè)備，對(duì)于農(nóng)民階層很難承受。相比之下，圖像處理法則相對(duì)廉價(jià)，通過(guò)攝像頭將圖像信息傳遞給微型處理器進(jìn)行處理即可。這對(duì)于連年受鳥(niǎo)害侵襲，不堪其擾的農(nóng)民來(lái)說(shuō)，性?xún)r(jià)比較高，也容易推廣。圖像處理技術(shù)中鳥(niǎo)類(lèi)特征提取以及跟蹤作為該驅(qū)鳥(niǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。
　　首先，本文通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)ImageNET上的33623個(gè)樣本進(jìn)行篩選和數(shù)據(jù)分析，得到正面鳥(niǎo)類(lèi)樣本31495個(gè)，負(fù)

3、面鳥(niǎo)類(lèi)樣本1064個(gè)。然后，對(duì)于原始圖像進(jìn)行小圖的扣取，人工分類(lèi)小圖哪些是由鳥(niǎo)類(lèi)信息的，通過(guò)HOG特征提取出這些數(shù)據(jù)的特征向量，并對(duì)其進(jìn)行窗寬加權(quán)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果得到相對(duì)于隨機(jī)分類(lèi)更好的局部分類(lèi)器。將多個(gè)局部分類(lèi)器組合成最終分類(lèi)器。
　　其次，圖像轉(zhuǎn)換為信號(hào)輸入到處理器，處理器通過(guò)函數(shù)變換對(duì)圖像信號(hào)預(yù)處理，比如高斯函數(shù)可以消除信號(hào)噪點(diǎn)，平滑圖像；拉普拉斯可以在平滑的基礎(chǔ)上適當(dāng)銳化圖像，增強(qiáng)原有

4、的細(xì)節(jié)）。然后對(duì)于輸入圖像進(jìn)行小圖劃分（20×20），對(duì)小圖同樣進(jìn)行HOG特征處理和窗寬加權(quán)。再次，利用鳥(niǎo)類(lèi)模型訓(xùn)練過(guò)程中訓(xùn)練出的特征模型進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)MeanShift算法對(duì)于鳥(niǎo)類(lèi)視頻進(jìn)行跟蹤。
　　然后，以4個(gè)常規(guī)的MP4格式視頻文件作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，在VS2010環(huán)境下進(jìn)行跟蹤目標(biāo)測(cè)試。對(duì)于實(shí)驗(yàn)的各個(gè)視頻均能追蹤到目標(biāo)，證明該算法的可行性。
　　最后，根據(jù)前面的研究，進(jìn)行一系列的系統(tǒng)分析，來(lái)設(shè)計(jì)前端的系統(tǒng)以及后臺(tái)管理系統(tǒng)，