ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG LOÀI CHIM THEO THỜI GIAN THỰC TẠI RỪNG CẦN GIỜ

Abstract

Việc bảo tồn và giám sát các loài chim trong môi trường tự nhiên đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự đa dạng sinh học. Luận văn này tập trung vào phát triển một ứng dụng nhận dạng loài chim theo thời gian thực, được thiết kế dành riêng cho hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần Giờ, nơi nổi tiếng với sự đa dạng các loài chim. Dự án đã thu thập một tập dữ liệu lớn bao gồm 107 loài chim thường xuyên xuất hiện tại Cần Giờ, với 2.000 hình ảnh độc lập cho mỗi loài, được lấy từ eBird.org. Dữ liệu được tiền xử lý để đảm bảo chất lượng cao cho việc huấn luyện, bao gồm các thao tác như tự động căn chỉnh, thay đổi kích thước và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như lật ngang, xoay và làm mờ nhẹ. Mô hình học sâu dựa trên kiến trúc MobileNet, ResNet, Inception… đã được huấn luyện và tối ưu hóa với bộ dữ liệu trên. Hệ thống được triển khai trên nền tảng web, tích hợp giao diện thân thiện với người dùng, cung cấp thông tin sinh học về loài chim nhận dạng được. Ứng dụng này mang lại hỗ trợ hữu ích cho các hoạt động nghiên cứu sinh thái và bảo tồn đa dạng sinh học tại khu vực Cần Giờ. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng phân loại chính xác và hiệu quả các loài chim theo thời gian thực, đóng góp vào các mục tiêu lớn hơn về bền vững môi trường và công nghệ bảo tồn.