Projects
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主要研究方向：模式识别、计算声学、计算机视觉等
项目1. 基于深度学习的声音分类与识别
项目2. 基于深度学习的细粒度图像分类
项目3. 基于深度学习的环境因子预测
项目3. 机器学习算法研究：非平衡学习/域自适应学习
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课题应用1：智慧生态校园
人工智能（AI）已经在各个领域引起了革命，并继续推动我们日益数字化的世界中的创新。鉴于生态环境监测具有提高我们对自然世界的理解、促进可持续实践的潜力，AI在生态环境监测方面已经获得广泛的应用。本研究着重于开发一个以南京师范大学校园为中心的智能生态监测网络。该项目的目标是利用红外摄像机和声音传感器等先进技术，收集和分析校园环境的视觉和听觉数据。通过利用人工智能，特别是图像处理和声音识别，研究人员可以有效地监测和评估校园地区的生物多样性。了解人类活动对当地生态系统的影响和野生动物行为的变化对于指导保护工作和促进生态平衡至关重要。将人工智能技术整合到生态环境监测中，提供了一种可行的解决方案，通过自动化数据收集和分析过程，显著提高了效率和准确性。
课题应用2：自然保护区生态监测
自然保护区智能生态监测的方案可以包括使用各种传感器（如红外摄像头、声音传感器等）获取环境数据，通过图像处理和声音识别技术对野生动植物的行为、数量和分布进行监测和分析。同时，利用大数据处理和机器学习算法，实现对监测数据的自动化处理和智能分析，为生态环境管理和保护提供决策支持。此外，结合无人机技术，可以实现对较大范围的生态环境进行全方位、多维度的监测和管理。通过综合运用先进的技术手段，自然保护区智能生态监测方案能够为生态保护和管理提供全面而有效的数据支持，助力实现可持续环境发展的目标。
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基于以上项目，前期所带本科生取得以下成果：
- 申请发明专利1项
- 成功发表EI会议论文1篇
- 成功申请软件著作权2项
前期所带/合带硕士生发表多篇SCI论文。
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