3.1开发多源时空数据融合算法（成蚊与鼠类） 3.1.1 技术内容：研发融合图像、声纹、红外、地理信息等多模态时空数据的识别算法，实现对成蚊与鼠类的自动化监测。 3.1.2 技术难点：异构数据的时空对齐、多模态特征关联与融合。二是构建基于深度学习的病媒生物识别算法，实现自动化与精准化蚊种识别和行为判断，使识别准确率达95％以上； 3.1.3预期指标：和专家人工识别比对，实现成蚊识别准确率 ≥90％；鼠类识别准确率 ≥80％；跨模态数据处理延迟〈5s（单次推理） 3.2 构建多模态数据库与专家数据标识校验 3.2.1 技术内容：建立蚊虫、鼠类的多模态识别数据库，数据类型包括翅脉特征、足印、声纹、红外热成像等，采用“专家鉴定+AI辅助”的双重标注机制，由分类学家依据国际标准进行物种确认，专业团队标注鉴别特征，并引入深度神经网络进行质量校验，确保标注一致性，实现数据标准化与质量校验。 3.2.2 技术难点：多源特征统一编码、专家标注规范化、数据一致性控制。 3.2.3 预期指标： 数据库覆盖≥10 种常见成蚊与≥5 种常见鼠类；数据标注一致性 ≥95％；支持百万级样本存储与快速检索。 3.3 动物行为实验评估药剂安全性和防控效果 3.3.1技术内容：基于计算机视觉对动物形态特征与行为变化进行识别与分析，建立动物行为学评价方法，用于评估药剂安全性和防控效果验证。 3.3.2 技术难点：小体型动物的行为特征观察、行为学指标分析、生物活动水平、行为和药剂效果映射关系、实验数据标准化。 3.3.3 预期指标：行为变化识别准确率 ≥85％；能对药剂干预后24h内的生物活动水平变化进行量化评价。 3.4 发表论文1-2篇，申请发明专利2-3项。