Real-Time Monitoring and Assessment of Natural Resources in Tourist Attractions Using Computer Vision
Notice bibliographique
Résumé
The sustainable management of natural resources in tourist attractions is a core issue in the collaborative development of ecological conservation and the tourism industry.Traditional manual monitoring methods suffer from limitations such as restricted coverage and delayed responses, making them unsuitable for large-scale, round-the-clock real-time monitoring needs.Computer vision technology offers an efficient solution for this domain, but challenges such as significant variations in lighting, unclear boundaries between resource types, and strong heterogeneity in texture features make it difficult for conventional image processing methods to achieve the segmentation accuracy and real-time performance required for quantitative assessments.Existing research shows significant shortcomings in key areas such as edge detection, feature extraction, and clustering segmentation: traditional edge detection operators often produce broken or false edges, single-feature representations struggle to address resource feature heterogeneity, manually set clustering parameters fail to adapt to dynamic distributions, and pixel-level clustering faces computational bottlenecks.To address these issues, this paper proposes an improved superpixel segmentation method for real-time monitoring of natural resources in tourist attractions.The specific research includes: 1) constructing a superpixel segmentation model to improve edge extraction accuracy and noise resistance; 2) integrating multi-dimensional features, normalizing and reducing their dimensions to build high-discriminative feature vectors; 3) using the density peak algorithm to adaptively determine the number of clusters, avoiding manual intervention; and 4) performing fuzzy C-means clustering on superpixels to optimize segmentation in transitional areas and improve efficiency.The innovation of this method lies in: 1) replacing traditional edge detection operators with structured edge detection to solve robustness issues in complex scenes; 2) developing a multi-dimensional feature fusion system to overcome the limitations of single-feature representation; 3) introducing an adaptive clustering parameter mechanism to accommodate dynamic resource distribution; and 4) combining superpixels with fuzzy C-means clustering to ensure segmentation accuracy while meeting real-time demands.This method provides technical support for the precise identification, dynamic monitoring, and quantitative evaluation of natural resources in tourist attractions, contributing to the fine-grained management and sustainable development of scenic areas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».