基于改进YOLOv11的云南珍稀濒危物种监测方法

本发明提供的基于改进YOLOv11的云南珍稀濒危物种监测方法，本发明通过嵌入自适应环境特征增强模块，有效克服了云南地区高海拔强光照、多雾等特殊生境带来的噪声干扰，显著提升了复杂环境下特征提取的鲁棒性和稳定性，解决了现有技术在此类环境中识别准确率急剧下降的问题；通过跨层级特征交互模块替代传统特征融合结构，建立了高效的多层级特征循环交互机制，有效解决了严重遮挡目标和极小种群个体的漏检问题，将此类关键目标的检出率显著提升；通过引入细粒度鉴别模块，深入挖掘物种间的细微差异特征，成功解决了现有技术难以区分的近缘物种的混淆问题，将类间区分精度提升至实用化水平。