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研究動機

我們兩位在與邱教授的討論下,發現影像辨識是未來的新趨勢,邱教授的想法不局限於影像辨識,他所關注的重點是,影像辨識完之後的應用方式,在討論的過程中,教授提到在農業上,農夫會因為動物的干擾影響作物,因此想利用影像辨識技術為主軸來作為防護手段。我們使用YOLOR演算法對蛇和人類進行辨識與偵測,為了能夠提升台灣蛇的辨識率,挑選適合的蛇圖片,70%數據用於訓練(Train),20%數據用於測試(Test),並以10%數據作為驗證集(Valid),優化權重檔,訓練出來的結果辨識的信賴率都有達到80%以上。

改進

Improve

考量到適用性,我們發現若按照以往只實作蛇的部分,會導致整個系統實用性不足,無法對社會造成貢獻與創造商業模式,因此我們決定將實作動物的部分進行擴增,而新增的有害動物則是以行政院農業委員會為維護生態環境、人畜安全,於一百零九年八月二十日訂定「野生動物保育法第三十一條第一項所定有害生態環境、人畜安全之虞之原非我國原生種陸域野生動物種類」,以及關務署公告管制輸入之動物,最終決定以蛇、熊、松鼠、台灣藍鵲、綠鬣蜥、山豬、梅花鹿、海蟾蜍、白頭翁、黑冠麻鷺,十種動物作為實驗目標。

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