相機(jī)用于使用捕獲-再捕獲和最近的隨機(jī)相遇攝像頭模型（REMs）來估計(jì)密度或豐度。我們部署REMs來描述入侵的本地物種替換過程，并展示其超出豐度估計(jì)的更廣泛應(yīng)用。愛爾蘭野兔Lepus timidus hibernicus是一種高度優(yōu)先的地方性保護(hù)動物。歐洲野兔是一種具有全球重要性的外來入侵物種，其數(shù)量不斷增加，威脅著歐洲野兔的生存。在13個1km的方格內(nèi)部署了攝像機(jī)捕捉器，其中，在1652km2的研究區(qū)域內(nèi)，通過干擾器夜間驅(qū)動的線樣距離采樣證實(shí)了入侵者與本地密度的比率。
入侵者的核心和外圍范圍之間的入侵密度和本地密度的空間模式以及本地異源性在不同方法之間具有可比性。監(jiān)控周邊范圍內(nèi)的天然密度與使用REM的天然同種異體中的密度相當(dāng)，或使用距離采樣略微降低。無論采用何種方法，在核心范圍內(nèi)，入侵者的數(shù)量都明顯高于本地人，入侵者與本地人的比例為5:1，表明物種更替。我們還描述了REM的事后優(yōu)化協(xié)議，該協(xié)議將通知后續(xù)（重新）調(diào)查，允許調(diào)查工作量（攝像時間）減少多達(dá)57%，而不影響屏蔽器與密度估計(jì)相關(guān)的置信區(qū)間寬度。
這種方法將成為監(jiān)控?cái)z像頭對地方性和入侵性物種進(jìn)行更具成本效益的監(jiān)測和監(jiān)測手段的基礎(chǔ)。毫無疑問，歐洲野兔對當(dāng)?shù)氐膼蹱柼m野兔構(gòu)成了重大威脅。攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的攝像機(jī)選擇是一個基于視覺內(nèi)容分析和評估的動態(tài)決策過程。本文提出了一種基于部分可觀測馬爾可夫決策過程模型（POMDP）的攝像機(jī)選擇方法，其中模型的置信狀態(tài)用于表示有噪聲的視覺信息，并定義了一個創(chuàng)新的評估函數(shù)來識別多個多視圖視頻流中信息量最大的視頻流。我們的實(shí)驗(yàn)表明，這些提出的視覺評估標(biāo)準(zhǔn)成功地測量了場景的變化，與其他最先進(jìn)的干擾屏蔽器方法相比，我們的相機(jī)選擇方法有效地減少了相機(jī)切換。
入侵者的核心和外圍范圍之間的入侵密度和本地密度的空間模式以及本地異源性在不同方法之間具有可比性。監(jiān)控周邊范圍內(nèi)的天然密度與使用REM的天然同種異體中的密度相當(dāng)，或使用距離采樣略微降低。無論采用何種方法，在核心范圍內(nèi)，入侵者的數(shù)量都明顯高于本地人，入侵者與本地人的比例為5:1，表明物種更替。我們還描述了REM的事后優(yōu)化協(xié)議，該協(xié)議將通知后續(xù)（重新）調(diào)查，允許調(diào)查工作量（攝像時間）減少多達(dá)57%，而不影響屏蔽器與密度估計(jì)相關(guān)的置信區(qū)間寬度。
這種方法將成為監(jiān)控?cái)z像頭對地方性和入侵性物種進(jìn)行更具成本效益的監(jiān)測和監(jiān)測手段的基礎(chǔ)。毫無疑問，歐洲野兔對當(dāng)?shù)氐膼蹱柼m野兔構(gòu)成了重大威脅。攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的攝像機(jī)選擇是一個基于視覺內(nèi)容分析和評估的動態(tài)決策過程。本文提出了一種基于部分可觀測馬爾可夫決策過程模型（POMDP）的攝像機(jī)選擇方法，其中模型的置信狀態(tài)用于表示有噪聲的視覺信息，并定義了一個創(chuàng)新的評估函數(shù)來識別多個多視圖視頻流中信息量最大的視頻流。我們的實(shí)驗(yàn)表明，這些提出的視覺評估標(biāo)準(zhǔn)成功地測量了場景的變化，與其他最先進(jìn)的干擾屏蔽器方法相比，我們的相機(jī)選擇方法有效地減少了相機(jī)切換。
上一篇：攝像頭圖像匹配的正確方法
下一篇：如何提高監(jiān)控設(shè)備止動精度
