数据集概述
本数据集围绕非洲野犬个体识别自动化框架构建与软件性能比较展开，包含图像预处理模型脚本、软件分析代码、检测结果及最终统计数据，为濒危物种基于图像的种群监测提供技术方案与性能评估依据。
文件详解
- 文档类文件：
- read_me.rtf：RTF格式，可能包含数据集整体说明与使用指南
- background_removal_code.rtf：RTF格式，背景移除代码相关文档
- Standing_Sitting_model_script.pdf：PDF格式，站立坐姿识别模型脚本
- flank_model_script.pdf：PDF格式，体侧识别模型脚本
- 代码类文件：
- Analysis_Photo_Matching_Software.R：R语言脚本，用于照片匹配软件性能分析
- Analysis_Aspect_Ratios.R：R语言脚本，用于图像纵横比分析
- mega_detector_batch_cropping.py：Python脚本，用于批量裁剪图像
- 模型类文件（压缩包）：
- left_right_flank_model copy.zip：ZIP压缩包，左右体侧识别模型文件
- standing_sitting_model copy.zip：ZIP压缩包，站立坐姿识别模型文件
- 数据类文件：
- megadetector_results.xls：Excel格式，MegaDetector检测结果数据
- Final_Results.xlsx：Excel格式，最终分析结果数据
适用场景
- 濒危物种保护：为非洲野犬等具有独特斑纹物种的种群监测提供自动化技术支持
- 计算机视觉应用：用于图像预处理、个体识别模型的开发与优化研究
- 软件性能评估：可比较不同个体识别软件在不同种群中的匹配准确率
- 保护生物学研究：支持基于图像的种群统计分析，辅助制定保护策略
- 野生动物监测：推动低成本、大规模的野生动物个体识别与监测工作
