大熊猫是中国的国宝，也是世界上最受欢迎的动物之一。随着大熊猫保护工作的不断深入，大熊猫的数量逐渐增加，但是大熊猫的识别和监测仍然是一个重要的问题。传统的大熊猫识别方法主要依靠人工观察和标记，效率低下且易出错。因此，开发一种高效、准确的大熊猫识别技术对于大熊猫保护工作具有重要意义。

本标准主要涉及大熊猫识别技术的基本要求、技术指标、测试方法、评价标准和使用要求。其中，基本要求包括大熊猫识别技术的应用场景、识别对象、识别精度等；技术指标包括识别准确率、识别速度、识别范围等；测试方法包括数据采集、数据预处理、特征提取、分类器训练等；评价标准包括识别准确率、误识率、漏识率等；使用要求包括识别系统的部署、维护和更新等。

大熊猫识别技术主要依赖于图像处理和人工智能技术。在图像处理方面，需要对大熊猫的图像进行预处理，包括图像增强、图像分割、特征提取等。在人工智能方面，需要使用机器学习算法进行分类器训练，包括支持向量机、神经网络、决策树等。

本标准的实施可以促进大熊猫识别技术的发展和应用，提高大熊猫保护工作的效率和准确性，为大熊猫的保护和研究提供有力支持。

相关标准
GB/T 35273-2017 野生动物监测技术规范
GB/T 35274-2017 野生动物图像采集技术规范
GB/T 35275-2017 野生动物图像处理技术规范
GB/T 35276-2017 野生动物识别技术规范
GB/T 35277-2017 野生动物监测数据管理规范