Where of the Bear(WTB)的设计和实施,这是一种用于野生动物监测的端到端分布式物联网系统。实现了一个多层(云、边缘、感应)系统,集成了基于机器学习的图像处理中图像自动从远程动物分类的最新进展,运动触发相机陷阱。它采用非局部,资源丰富,公共/私有云系统的机器学习模型火车,和”领域,“资源约束边缘系统进行分类在物联网传感设备(相机)。WTB是部署在UCSB的塞奇威克保护区,一个六千英亩的场地环境研究和用它来汇总,管理,并分析在1.12米图像。WTB集成TencoFrase*和OpenCV应用程序来对这些图像的子集执行自动分类和标记。避免把大量的训练图像的tensorflow在低带宽网络连接塞奇威克的公共/私有云,一个技术设计,采用股票谷歌图片构建综合训练组仅使用少量的空,从硒的背景图像DGWICK。该系统能够准确识别熊、鹿、狼、空图像,大大降低了时间和图像传输的带宽要求,以及最终用户分析的时候,由于WTB自动过滤器的图像现场。
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