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id: bird_classification
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title: 鸟类识别功能
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鸟类识别功能使用量化Tensorflow模型识别已知鸟类品种。当识别到已知鸟类时，其通用名称将作为`sub_label`(子标签)添加。该信息会显示在用户界面、过滤器以及通知中。
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## 最低系统要求
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鸟类识别在CPU上运行轻量级tflite模型，系统要求与运行Frigate本身无显著差异。
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## 识别模型
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使用的分类模型是MobileNet INat鸟类识别模型，[可识别物种列表见此](https://raw.githubusercontent.com/google-coral/test_data/master/inat_bird_labels.txt)。
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## 基础配置
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鸟类识别功能默认禁用，需在配置文件中启用。此为全局配置选项。
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```yaml
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classification:
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bird:
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enabled: true # 启用鸟类识别
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```
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## 高级配置选项
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可通过以下参数微调识别精度：
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- `threshold`: 设定鸟类子标签所需的最低置信度分数
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- 默认值: `0.9`
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- 建议范围: 0.8-0.95（值越高误报越少，但可能漏识部分品种）
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- `top_k`: 每次检测返回的最可能物种数量
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- 默认值: `3`
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- 较高值可增加识别多样性，但会降低运行效率
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- `cache`: 启用识别结果缓存（减少重复计算）
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- 默认值: `true`
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- 建议在设备性能有限时保持启用
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完整配置示例：
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```yaml
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classification:
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bird:
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enabled: true
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threshold: 0.85
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top_k: 5
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cache: false
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```
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## 使用建议
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1. 庭院观鸟场景建议阈值设为0.8-0.85
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2. 科研监测场景可提高top_k至5-10
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3. 树莓派等设备建议启用cache
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4. 识别结果可通过MQTT/webhook转发
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## 性能优化
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若识别延迟过高：
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1. 降低top_k值
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2. 确保未启用debug日志
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3. 检查CPU温度是否过高
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4. 考虑使用更高效硬件
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:::tip
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常见问题：
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- 识别为"unknown_bird"表示置信度低于阈值
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- 品种名称显示为拉丁学名属正常现象
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- 夜间拍摄可能无法触发识别
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