Giải pháp nhận diện loài chim nguy cấp, quý hiếm dựa trên học sâu

Tóm tắt

Nhận dạng chính xác các loài chim nguy cấp, quý, hiếm đóng vai trò thiết yếu trong giám sát và bảo tồn đa dạng sinh học (ĐDSH). Nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình nhận diện tin cậy cho 26 loài ưu tiên bảo vệ bằng cách tích hợp học sâu với các cơ chế xử lý đặc thù. Phương pháp đề xuất gồm 3 hợp phần: Tiền xử lý bằng YOLOv12 để loại bỏ ảnh không chứa chim; phân loại loài dựa trên ResNet học chuyển giao và tinh chỉnh trên bộ dữ liệu riêng (27.457 ảnh của 171 loài); hậu xử lý sử dụng OpenMax nhằm giảm nhầm lẫn đối với các loài ngoài tập huấn luyện. Kết quả thực nghiệm cho thấy, mô hình đạt chỉ số Macro F1-Score là 83,54%, chứng minh tiềm năng ứng dụng cao trong hệ thống giám sát ĐDSH.