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以深度學習偵測野鳥並整合雷射機構於自動化野鳥驅逐系統

為了解決戶外防水攝影機的問題，作者陳昱傑 這樣論述：

近年來在台灣，禽流感爆發造成的大量家禽死亡，已經造成了家禽飼養業大量的經濟損失，而根據文獻指出野生鳥類可以成為禽流感在禽場中的橋樑宿主，並透過與家禽的直接接觸或是間接的糞便汙染來傳染禽流感，因此野鳥的驅離可能是降低禽流感爆發的方法之一。本研究提出以深度學習偵測野鳥並整合雷射機構於自動化野鳥驅逐系統，我們以可見光攝影機搭配Mask R-CNN深度學習方法進行野鳥偵測，此深度學習方法用來學習的圖片資料的標註為完整貼合物件邊緣的多邊形標註，因此其較不怕複雜背景的干擾，適用於擁有複雜背景之戶外禽場進行野鳥偵測。本研究製作四個訓練資料集並分別訓練出模型I、模型II、模型III及模型IV，並分別對測試資

料集I及測試資料集II進行野鳥偵測測試，在偵測最低信心水準為0.90與檢驗標準IoU為0.1的條件下，模型IV得到四個模型中最好的結果，其針對測試資料集I測試的準確率與召回率分別為0.750與0.390，針對測試資料集II測試的準確率與召回率分別為0.802與 0.116；在偵測最低信心水準為0.95與檢驗標準IoU為0.1的條件下，模型IV得到四個模型中最好的結果，其針對測試資料集I測試的準確率與召回率分別為0.971與0.340，針對測試資料集II測試的準確率與召回率分別為0.832與0.054。本研究使用雷射作為驅鳥手段，並透過實驗證實家禽會追逐雷射光點，但是卻會使野鳥感到害怕，因此相較

於會使家禽與野鳥都感到害怕的驅鳥方法如鞭炮等，雷射是一個相對適合用於禽場之驅鳥手段。本研究開發之自動化野鳥偵測與雷射驅離系統以嵌入式系統作為運算單元；攝影機作為野鳥偵測單元；馬達控制晶片、兩顆伺服馬達、一顆繼電器和一顆雷射作為雷射控制單元，最後以壓克力板為設備進行防水封裝，並於雲林斗南開放式肉鴨場進行四次驅鳥實驗，結果顯示最佳之單日驅鳥率可達40.3 %。