ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHIM THEO THỜI GIAN THỰC TẠI VƯỜN QUỐC GIA TRÀM CHIM

Abstract

Đề tài này tập trung vào việc nhận dạng chim tại Vườn quốc gia TràmChim,một khu bảo tồn thiên nhiên quan trọng ở Đồng Tháp, Việt Nam, thông qua việc sử dụng các giải thuật học sâu (deep learning). Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống có khả năng tự động nhận dạng và phân loại các loài chim trong khu vực, từ đó hỗ trợ công tác nghiên cứu, bảo tồn và quản lý động vật hoang dã. Hệ thống này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả giám sát loài chim mà còn đóng gópvàoviệcbảo vệ sự đa dạng sinh học tại Vườn quốc gia Tràm Chim. Phương pháp tiếp cận của đề tài bao gồm việc xây dựng và huấnluyệnmôhình học sâu MobileNetV3 trên tập dữ liệu hình ảnh các loài chimtại Vườnquốcgia Tràm Chim. Quá trình thử nghiệm được thực hiện với nhiều tập huấn luyện khác nhau để đánh giá hiệu quả của mô hình. Sau khi thử nghiệm và so sánh, môhình MobileNetV3, với tỉ lệ chính xác đạt 86% và tốc độ nhận dạng nhanh, cho kết quả tốt nhất. Trang web được phát triển trên nền tảng web hiện đại, cho phép người dùng tải lên hình ảnh chim từ thiết bị của mình. Sau khi tải ảnh lên, hệ thống sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo để nhận diện và dự đoán loài chim trong khu vực Vườn Quốc gia Tràm Chim. Đồng thời, trang web cung cấp thông tin chi tiết về loài chim, môi trường sống, cũng như các biện pháp bảo vệ và bảo tồn loài chim trong khu vực. Giao diện trang web dễ sử dụng, thân thiện với người dùng, đặc biệt hữu ích cho những người yêu thiên nhiên và nghiên cứu sinh thái, kể cả những người không có kiến thức chuyên sâu về công nghệ. Kết quả nghiên cứu của dự án không chỉ hỗ trợ cho việc phát triển du lịch bền vững tại Vườn Quốc gia Tràm Chim mà còn có thể được mở rộng để áp dụng vào việc bảo tồn các khu sinh thái tự nhiên khác. Công nghệ nhận diện hình ảnh và dự đoán loài chim sẽ góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác bảo vệ động vật hoang dã và tăng cường nhận thức cộng đồng về giá trị của Vườn Quốc gia TràmChim.Dự án này cũng đóng góp vào việc xây dựng các giải pháp công nghệ tiên tiến cho ngành du lịch sinh thái, đặc biệt là trong bối cảnh nhu cầu bảo vệ và phát triển bền vững các khu du lịch tự nhiên ngày càng trở nên cấp thiết. Việc ứng dụng công nghệ học sâu sẽ giúp tăng cường trải nghiệm du khách và hỗ trợ các hoạt động bảo tồn hiệu quả hơn, góp phần vào công cuộc bảo vệ thiên nhiên trong bối cảnh biến đổi khí hậu và sự mất mát đa dạng sinh học.