通用型自动物种识别算法的对比研究

在大数据时代,通用型自动物种识别算法的研究对于算法的共享性及可扩展性至关重要。Raven和Song Scope作为通用型自动识别算法的先驱,虽然被广泛使用,但是没有采用实时现场监测数据进行深入的对比研究。在细致挖掘Raven和Song Scope设计原理的基础上,提出时间概率自动机TPA(Timed and Probabilistic Automata),并对Raven、Song Scope和TPA进行了实验对比研究。结果表明,与Raven和Song Scope相比,TPA的平均准确率、回溯率及精确度均提高了大约20%.