2019年，在黑龙江东北虎林园、吉林汪清国家级自然保护区、吉林、珲春东北虎国家级自然保护区和内蒙古大兴安岭汗马国家级自然保护区的研究区域，利用M300RTK型无人机和支持h20t红外热成像机，监测了东北虎及其主要猎物（马鹿、狍、梅花鹿和驯鹿）的生态行为。获取了不同季节的野生动物图像，建立了野生动物监测图像数据库，包括东北虎（421张）、马鹿（378张）、狍子（419张）、梅花鹿（381张）和驯鹿（401张），共2000张热成像图像。利用优鲁V5s（YOLO，V5s）模型对航空热成像中的野生动物种类进行了识别，并分析了改进后的优鲁V5s模型与改进后的优鲁V5s模型识别效果的差异。实验结果表明，利用优鲁V5s模型算法在航空热成像中识别野生动物物种的准确率为94.1%，模型权重为14.8%。优化后的优鲁V5s模型结构用于在航空热成像中识别野生动物物种。精度为93.2%，模型重量降低到7.7%。当识别准确率仅降低0.9%时，模型权重降低48%，单个图像的检测时间从0.032秒减少到0.015秒，即53%。改进后的模型有效降低了算法的硬件要求，为无人机系统中野生动物的在线调查提供了一种轻量级的边缘计算方法。