各位伙伴：欢迎来到自然向好实验室。自然向好实验室主要致力于寻找生物多样性和气候领域的创新解决方案（社区创新+本地知识+技术方案），帮助企业和组织实现“自然向好”的目标。以下是自然向好实验室最新大模型应用分享，欢迎伙伴们阅读。

1.ALSS-YOLO：新型无人机探测器助力夜间野生动物保护

近日，研究人员推出了一种名为ALSS-YOLO的创新探测器，旨在优化配备红外热（TIR）相机的无人机在夜间野生动物检测中的性能。随着野生动物偷猎问题日益严重，该探测器为无人机在应对模糊和重叠目标方面提供了全新解决方案。ALSS-YOLO结合了自适应轻量级通道分割和洗牌模块，以及轻量级坐标注意力模块，显著提升了特征提取和检测精度。该系统的设计确保无人机在应对图像抖动和小目标重叠时的稳健性，特别适合于野生动物保护工作。经过在BIRDSAI和ISOD TIR UAV野生动物数据集上的广泛测试，ALSS-YOLO展现出优异的检测性能。该研究团队已在Github上公开了ALSS-YOLO的代码，期待为野生动物保护提供更有效的技术支持。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/helloworlder8/computer_vision/blob/24-08-22-ALSS-weight/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.06259

2.用于野生动物分类的元数据增强深度神经网络

在野生动物监控领域，相机陷阱图像被广泛用于观察动物行为，但仅依赖图像数据进行分类往往不够准确。近期研究人员提出了一种创新方法，通过结合温度、位置和时间等特定元数据，提升了野生动物分类的精度。该研究利用挪威气候数据集进行实验，结果显示，模型的分类准确率从98.4%提升至98.9%。这一突破性进展不仅提升了图像分类的准确性，还显示出元数据分类的高效性，减少了对图像质量的依赖。研究者指出，这一集成方法将为未来野生动物分类技术的发展奠定基础，为生态保护提供更可靠的数据支持。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/ammarlodhi255/metadata-augmented-neural-networks-for-wild-animal-classification/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.04825

3.SCR新模型：助力野生动物监测保护工作

在野生动物保护和管理中，准确估计物种的丰度和分布至关重要。最新研究推出了一种创新的连续时间空间捕获-再捕获（SCR）模型，旨在克服传统SCR模型在时间和空间独立假设下的局限性。通过整合动物的活动中心与先前的检测时间和位置，该模型能够更真实地反映动物的动态移动。相机陷阱作为远程监测工具，收集到大量可识别个体的数据。然而，传统模型往往低估了观察值之间的相关性，导致密度估计不准确。研究表明，新模型在模拟数据和美国貂的实际监测中表现显著优于传统SCR模型，改善了模型的拟合效果。这一突破为生态学家提供了更为可靠的工具，未来将进一步增强野生动物监测的有效性，推动保护措施的科学制定。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/clarapasu/MSCR/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.17278

4.COD：伪装物体检测的前沿动态

伪装物体检测（COD）正成为计算机视觉领域的一大挑战，尤其是在监控、野生动物保护和自主系统等应用场景中。最新发布的一项研究提供了迄今为止最全面的COD综述，填补了自2023年以来在这一领域快速发展的知识空白。该综述探讨了包括图像级和视频级解决方案在内的各种COD方法，从传统技术到深度学习的多角度分析。研究者们还探讨了COD与其他伪装情景方法的关系，并总结了实例级任务的扩展方法，如伪装实例分割和计数。这一工作不仅评估了当前COD模型的定性和定量性能，还指出了现有模型的局限性，并为未来的研究提出了九个有前途的发展方向。这一研究为学术界和行业提供了丰富的理论基础，推动了伪装物体检测技术的进一步探索和应用。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/ChunmingHe/awesome-concealed-object-segmentation/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.14562

5.精准预测PM2.5：新框架助力个人健康决策

随着气候变化的加剧，野火频率上升导致的空气污染日益严重，给公众健康带来风险。最新研究提出了一种创新框架，从个人决策的角度评估美国大陆的PM2.5空气质量预测。这项研究显示，目前的空气污染预测尚有较大改进空间，通过整合更多数据源和应用机器学习技术，能够提升预测的准确性。研究团队特别强调了可视化在比较预测中的重要性，并引入了一种新损失函数，以帮助用户在何时采取缓解措施的决策中做出更好的判断。这一框架不仅为机器学习开发和基准测试提供了基础，也为个人在应对空气污染时做出明智决策铺平了道路。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/DavidRBurt/PM25-Forecasting-Framework/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.05866

6.Fire Dynamic Vision：新技术助力火灾监测

随着野火频率和强度的上升，开发准确的火灾和烟柱蔓延模型显得愈发重要。最新研究提出了一种创新的方法，旨在有效隔离和追踪各种尺度的火焰与烟柱行为。该技术结合了图像分割与图论，能够清晰地描绘火线与烟柱的边界，从而识别出系统中的关键物理现象。研究结果表明，该方法在从概略尺度（104-105米）的卫星图像到亚微米级（100-101米）近火灾环境的图像中均表现出色，能够有效地区分火焰和烟柱与视觉上相似的物体。这项技术不仅提升了火灾监测的准确性，还利用图像修复和时空数据集，为统计和机器学习模型的开发提供了有力支持。此项研究为火灾管理和响应策略的优化奠定了基础，有望在保护生态环境和人类安全方面发挥重要作用。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/quaife/FDV_Data/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.08984

7.新技术助力森林监测：低成本深度学习估计树冠枯死

随着全球森林枯死现象的加剧，及时监测树叶死亡对生态系统健康至关重要。最新研究提出了一种基于深度学习和植被指数的方法，能够低成本地评估树冠枯死，而无需依赖昂贵的仪器如LiDAR。这项技术利用低成本无人机收集的RGB航空数据，结合深度学习模型，显著提升了森林监测的效率。研究显示，使用迭代方法将深度学习预测的树冠足迹与来自地中海生态系统的田间清查数据进行匹配，取得了高达0.519的平均精度。这一成果不仅表明了技术的可行性，也强调了其在非专家操作中的潜力。此外，研究还发现基于颜色坐标的枯萎病估计与专家评估结果密切相关，进一步证明了这一方法的准确性。该研究为今后的森林枯萎监测提供了新的视角，展现了深度学习与自动化数据收集相结合的巨大潜力，能够有效提升监测的覆盖率和成本效益，为生态保护作出贡献。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/mataln/dlncs-dieback/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.08171

8.遥感地图新突破:量化不确定性提升环境估算准确性

随着环境监测需求的增加，遥感地图产品在估算毁林面积和保护区影响等方面变得至关重要。然而，这些地图的质量差异和复杂的机器学习算法输出，使得误差难以评估。最近的一项研究比较了几种不确定性量化方法，包括分层估计法和预测驱动推理。研究者应用这些方法于四个遥感应用案例，结果显示，这些估算比将地图产品视为100%准确更为可靠，并且相较于单独依赖地面实况数据，误差更小。特别是预测驱动推理法利用地面数据纠正地图产品的偏差，提升了估算的准确性。这项研究首次将预测驱动推理应用于遥感估算，并在不假设地图产品误差结构的情况下进行不确定性量化。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/Earth-Intelligence-Lab/uncertainty-quantification/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.13659

9.新型空间占用模型:助力河流生物多样性监测

为有效监测溪流和河流中的生物多样性，准确量化物种分布至关重要。传统占用度模型虽然能解释空间自相关，却难以适应河流特有的网络结构。为此，研究人员推出了一种新型空间占用模型，专门针对河流和溪流数据进行设计。该模型通过统计方法，结合半水生哺乳动物的数据，展示了其在实际应用中的有效性。这一创新性方法不仅增强了对淡水生态系统生物多样性的评估能力，还为未来的生态监测提供了有力工具。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/oliviergimenez/spatial-stream-network-occupancy-model/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.10017

10.ProtoCLR：新方法提升鸟叫声监测

被动声学监测（PAM）在生物声学研究中扮演着重要角色，助力物种跟踪与生物多样性监测。然而，焦点录音与被动声景之间的域转移对深度学习模型造成了挑战。为应对这一问题，研究团队提出了一种基于监督对比学习的方法，显著提升了鸟声分类的域泛化能力。他们还创新性地开发了ProtoCLR，通过将示例与类原型进行比较，简化了损失计算。此外，基于大规模鸟声基准BIRB的新小样本分类评估方法，进一步推动了生物声学预训练模型的评估。这项研究为未来的鸟类监测提供了新的技术手段，确保监测工作更为高效和准确。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/ilyassmoummad/ProtoCLR/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.08589

11.新技术提升船舶航行安全：实时多场景能见度增强

在复杂天气条件下，船舶的航行安全面临严峻挑战，尤其是在雾霾、雨水和低光照情况下，视觉成像质量大幅下降。为了解决这一问题，研究人员开发了一种名为ERANet的通用多场景可见性增强方法，旨在自适应恢复降级图像。ERANet结合了边缘重新参数化和注意力引导技术，通过通道和空间注意力机制，提高视觉质量，同时降低计算成本。实验结果显示，ERANet在标准及智能水上运输系统相关数据集上表现优于现有的可见性增强方法，显著提升了目标检测和场景分割的准确性。这项研究为船舶在恶劣天气条件下的安全航行提供了强有力的技术支持，确保了智能水上运输系统的可靠性。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/LouisYuxuLu/ERANet/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.01500

12.神经天气预报的高效本地化适应：以中东和北非地区为例

准确的天气预报对于应对环境风险至关重要，尤其是在中东和北非这一面临独特气候挑战的地区。传统的数值天气预报模型虽然功能强大，但计算需求高、效率低，迫切需要新的解决方案。近期研究聚焦于基于神经网络的天气建模技术，提出了一种高效本地化适应的方法，专门针对中东和北非地区进行训练。该研究采用了集成参数高效微调（PEFT）方法，特别是低秩适应（LoRA）技术，以提高预测准确性和计算效率。通过这一定制化的模型，研究者旨在改善区域天气预报的准确性，为水资源管理、农业和极端天气事件的应对提供支持。这一创新为局部气候挑战提供了新的解决方案，彰显了神经网络在天气建模中的潜力。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/akhtarvision/weather-regional/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.07585

13.混合 LSSVM-SVMD方法：助力智能电网发展

风能因其环保和高效性而备受青睐，但准确的风速预测对于其在电网中的有效集成至关重要。近期研究提出了一种创新的混合机器学习方法，旨在提高短期风速预测的准确性。该方法首先利用连续变分模态分解（SVMD）将风速数据分解为多个模态分量，然后采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型对每个子信号进行拟合，并使用量子行为粒子群优化（QPSO）优化其超参数。接着，长短期记忆模型（LSTM）用于处理原始风速序列与SVMD模态之间的残差。最后，结合LSSVM和LSTM的预测结果，显著提高了整体风速预测的准确性。实证数据显示，该方法的均方根误差（RMSE）和平均误差（MAE）均有显著下降，表明其在风速预测领域的有效性。

有关此模型的更多细节，请访问以下链接查询。

https://github.com/ephrem-admasu/windspeed_prediction/blob/main/README.md

相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.17185