基于声震双模态学习的野外运动目标分类算法的深度探究与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，野外运动目标分类技术在多个领域都发挥着至关重要的作用。在安防领域，对野外运动目标的准确分类能够及时发现潜在的安全威胁，为安保人员提供预警信息，有助于保障公共安全。例如，在边境监控场景中，快速准确地识别出非法越境人员、车辆等目标，能够有效维护边境安全。在生态监测领域，通过对野生动物活动产生的声音和震动信号进行分类识别，可以了解野生动物的种类、数量、分布和行为模式，为生态保护和生物多样性研究提供关键数据支持。比如，科研人员可以借助这些数据评估生态系统的健康状况，制定合理的保护策略，从而更