本研究提出了WildLive框架，解决了无人机实时处理高分辨率视频的不足，实现每秒17帧以上的多动物检测与追踪。该系统在高空飞行中有效减少对动物的干扰，为自主飞行控制和行为识别提供新可能。

本研究系统回顾了户外畜牧监测中的计算机视觉方法，提出利用深度学习提高动物检测、计数和多物种分类的效率，为精确畜牧业提供实时监测技术支持。

本文提出了一种新的动物检测方法，创建了第一个非典型动物检测数据集，利用BERT模型捕捉细粒度上下文属性，展示了在复杂语言使用中更精确的非典型动物表征。同时，研究探讨了大型语言模型在理解和生成语言方面的不足，并提出了改进建议。

本文探讨了一种弱监督动物检测方法，利用异常检测框架从海洋航空图像中提取信息，提升了可解释性和异常定位能力。同时，介绍了水下图像增强的机器学习模型，结合条件生成对抗网络和变分自动编码器，显著提高了水下图像质量和物体检测性能。这些方法在监测海洋生态和应对人类活动影响方面具有重要价值。