小动物检测识别

小动物检测识别以深度学习算法为核心，传统算法为补充，已广泛应用于农业、生态、安防等多个实操场景。

深度学习目标检测算法（主流）：YOLO 系列（YOLOv5/v8）主打实时性，适合边缘设备和动态检测；Faster R-CNN 侧重高精度，适用于需要精准计数的场景；SSD 兼顾速度与精度，适配中等复杂度场景。

• 轻量化算法：MobileNet+SSD、YOLO-Lite 等，专为算力有限的设备（如摄像头、无人机）设计，降低部署门槛。

• 传统算法（辅助）：背景差分法、帧差法，适用于静态场景、对比度高的简单检测（如纯色背景下的小动物），成本低但鲁棒性弱。

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应用场景

 仓库仓储

小区、园区防蛇类、鼠类、流浪动物入侵；宠物门店 / 家庭的宠物进出识别、走失追踪。

 工厂车间

高速路、铁路沿线检测野生动物穿行，提前预警避免交通事故；机场驱鸟系统中的鸟类精准识别。

 校园场所

检测农田害虫、果园鼠类，辅助精准喷药和虫害预警；识别大棚内的鸟类、啮齿类，避免作物受损。

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