基于VGG16与深度排序算法的边缘地带人兽冲突实时监测系统：Deep-Track在野生动物保护与农业安全中的应用

【编辑推荐】本研究创新性地将预训练VGG16卷积神经网络（CNN）与深度排序（Deep-SORT）算法结合，构建了可实时检测野生动物的Deep-Track系统。通过迁移学习（transfer learning）微调Serengeti数据集，系统在边缘地带实现92.19%检测准确率，并集成Twilio警报与文本转语音（TTS）技术，为人兽冲突（HWC）防控提供跨学科解决方案。

　　

亮点

• 深度学习实现：系统采用基于TensorFlow/Keras框架的VGG16模型，通过分析布设在关键位置的摄像头视频流，实现野生动物特征提取。

• 实时检测：可处理实时视频流，即时识别动物入侵行为（如大象毁坏庄稼、豹突袭畜群等）。

• 智能警报：结合Twilio通信平台与邮件推送（MailTrap），触发包含动物位置信息的应急警报，并创新性集成文本转语音（text-to-speech）播报功能。

• 跨学科融合：首次将野生动物生态学、人工智能（AI）与多模态通信技术结合，提升人兽共存安全性。

结论

本研究成功开发出具备高空间定位精度的动物检测模型，通过二元交叉熵（binary cross-entropy）损失函数和定位损失（localization loss）双重验证，证实其在复杂场景下的鲁棒性。相较于传统YOLOv5/SSD模型，Deep-Track更注重轻量化部署与情境化警报（如根据动物逼近距离触发分级预警），为边缘地带（fringe areas）基础设施集成提供优选方案。

未引用文献说明

Kumar等人2015-2023年相关研究未在正文直接引用，但为方法学提供潜在参考。

作者贡献声明

P. Balakrishnan：综述撰写/概念设计；A. Anny Leema：文稿修订；Gladys Gnana Kiruba：数据验证；Anjaneya Gupta：可视化实现；Raj Aryan：实验验证。

利益冲突声明

所有作者声明无财务或个人关系影响本研究公正性。