土栖白蚁在堤坝上挖穴筑巢是水利工程最主要的隐患之一，如何准确高效定位白蚁蚁巢是水利工程防治工作的关键。本文基于白蚁生物习性规律，提出了一种深度学习目标检测与概率场建模的白蚁巢穴定位新方法。首先，设计了改进YOLOv5模型，自动识别兵蚁、工蚁、幼蚁类别；然后，通过改进多目标跟踪DeepSORT算法绘制计数圈统计每种白蚁的数量，并追踪轨迹聚合主方向；最后，基于幼蚁、兵蚁及工蚁外出活动距离数量的习性规律建模，设计动态距离、动态方向等权重函数，构建以诱导识别点为中心的二维概率场，并通过预测蚁巢位置与实际蚁巢位置误差对该方案进一步研究试验验证其可行性。利用全局概率延伸和似然概率融合，还可进行多点矩阵式联动定位。该方法融合了计算机视觉、生态行为分析和概率统计等理论，相比传统方法更加低成本和高效，同时支持大数据分析与扩展，可与物联网集成实现远程监测，显著提高蚁巢定位效率。
MENG et al. (Wed,) studied this question.