在城市快速发展的当下,“钢筋森林”不断压缩儿童接触自然的空间,多数儿童对鸟类的认知仅停留在纸质资料或碎片化信息中,动手探索需求难以满足。并且现有鸟类科普形式单一、互动性弱,无法激发儿童对自然生态的持续兴趣,而认识鸟类恰是儿童走进自然、理解城市生态、传承文化记忆的关键切入点,亟需贴合儿童需求的创新科普方案。
针对此痛点,本项目紧扣 “互联网+儿童・生活・环境”大赛主题,融合深度学习与DeepSeek技术,打造专属儿童的鸟类科普系统。“小鸟侦探”系统以Python为开发语言,依托PyTorch深度学习框架与Flask框架构建,核心功能聚焦儿童科普与互动需求:其一为高效鸟类识别,基于YOLOv11模型优化——设计分层特征融合策略MSBlock强化鸟类羽毛纹理、体型等细节捕捉,引入Ghostnet实现模型轻量化,经测试,模型在置信度0.953时识别精度达100%,可精准适配户外真实观鸟场景;其二为趣味互动模块,涵盖观鸟日历(记录儿童观鸟轨迹与发现)、鸟类知识小测验(适配儿童认知水平的趣味题目)、鸟儿信箱(接入DeepSeek实时应答儿童提问),充分契合儿童动手与探索天性。
本系统通过技术创新与童趣设计,让儿童在互动中认识鸟类、沉浸式感受自然之美,既响应大赛 “互联网+”与儿童教育、环境融合的要求,又助力自然教育普及,守护儿童好奇心与童真,旨在为构建儿童与自然的良性互动生态提供新路径新方法。