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公开(公告)号：CN102393057B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201110317497.6
申请日：2011-10-19
Applicant: 北京林业大学
IPC: F24F11/00
Abstract: 一种加湿器，包括加湿器本体与智能控制装置；智能控制装置以单片机为核心，包含温湿度控制装置、红外感应控制装置、无线遥控收发装置、GPRS通信以及LCD显示装置，其中温湿度控制装置通过温湿度传感器检测环境湿度值；LCD显示装置显示环境的温度和湿度；红外感应控制装置通过热释电红外传感器检测室内有无人活动，控制加湿器的启、停；无线遥控收发装置包括无线遥控接收装置和无线遥控发送装置，控制加湿器的启停、设定湿度期望值和控制红外感应模式的启、停；该加湿器不仅方便用户查看温湿度实时信息，而且能根据设定的湿度期望值自动控制加湿过程，并且做到人走机停，同时还能实现手机远程开关控制，满足人们对环境舒适性的要求。
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公开(公告)号：CN103592221A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310563155.1
申请日：2013-11-14
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N19/10
Abstract: 本发明为一种用于敲击活立木的自动振动激励装置，能够自动产生振动激励。该装置由机械结构和控制器件两部分组成；机械结构包括步进电机，机械臂，锤头和底座，步进电机安装在底座上面，机械臂与步进电机的转轴相连接，锤头安装在机械臂的前端；控制器件以单片机为核心控制器，包括按钮，LCD显示单元，短距离无线遥控接收装置，短距离无线遥控发送装置和步进电机的驱动器；该装置的功能是通过单片机或遥控器上面的按键设置机械臂摆动的模式并通过LCD液晶屏显示，然后单片机通过步进电机驱动器驱动机械臂在设定的工作模式下工作，敲击到活立木侧面引起活立木的受迫振动。
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公开(公告)号：CN102158876A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201010615295.5
申请日：2010-12-30
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 一种基于物联网的监测方法及系统，属于网络通讯技术领域。本发明的技术方案，首先，控制中心发送查询命令给网关节点，所述查询命令包括查询区域和查询内容；然后，所述网关节点将所述查询命令通过无线多媒体传感器网络发送给查询区域中的无线多媒体传感器节点，最后，所述无线多媒体传感器节点对查询内容进行监测得到监测数据，并将所述监测数据经过网关节点返回给控制中心。使研究人员可以在控制中心只要发送查询命令就可及时准确的获得监测区域的监测数据，节省了劳动量，且提高了监测效率。
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公开(公告)号：CN102118432A
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN201010616376.7
申请日：2010-12-30
Applicant: 北京林业大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种面向野外生态监测的无线多媒体传感器节点系统，所述系统的无线多媒体传感器装置通过组成网状、树状、星型或分簇的无线多媒体传感器网络，将采集到的野外环境的多媒体信息经过数据处理和融合，通过网关节点发送到监控总站；所述太阳能光伏发电装置通过实时监测蓄电池的电量，选择恒压、恒流、最大功率点跟踪或涓流充电的充电策略，并通过直流-直流变换电路为所述无线多媒体传感器装置的各个部分提供合适的电压。该系统设计成本低、功耗低、功能完善，能够适合于大量部署在野外环境中，并达到更好的覆盖度；同时该系统由太阳能电池供电，极大地缓解了在野外布置无线传感器网络能源受限的问题。
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公开(公告)号：CN117315487B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311450877.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于深度迁移学习的野生动物图像跨域识别方法，包括，预先构建跨域野生动物图像数据集，形成域适应数据集；利用域对抗方法来提取野生动物域不变特征，以减少域偏移；在领域对抗神经网络中引入最大均值差异约束；在骨干网络后引入Transformer构建约束损失函数。本发明通过基于深度迁移学习的野生动物图像跨域识别方法，可以较好解决负迁移对野生动物分类准确性的影响问题,进而实现了野生动物图像的有效识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116386649A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310367657.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本申请提供了一种基于云边协同的野外鸟类监测系统和方法，系统包括：音频采集模块，用于采集目标鸟类所处监测区域的音频信息；环境数据采集模块，用于采集监测区域的当前环境数据；主控制器模块，分别与音频采集模块和环境数据采集模块连接，用于通过鸟类鸣声检测模型确定音频信息是否包含鸟类鸣声，若是，确定音频信息为鸟类鸣声信息；云平台，用于接收主控制器模块发送的鸟类鸣声信息和当前环境数据，通过鸟类物种识别模型对鸟类鸣声信息、当前环境数据和预存的生态历史数据进行处理，得到目标鸟类的物种信息。本申请实现野外鸟类监测，通过鸟类鸣声检测模型实现有效音频信息的筛选，并提高鸟类物种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116092126A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310175808.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T5/00 , G06T5/20
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于图像自适应增强的动物目标检测方法，包括：以第一预设处理方式处理原始图像，以形成数据处理图像；将原始图像与数据处理图像以预设混合方式进行混合，以形成混合训练图像和降采样图像；利用参数预测模块处理降采样图像，以获得参数预测值；根据参数预测值以第二预设处理方式处理混合训练图像，以形成增强图像；获取增强图像的融合特征，并以预设训练方式进行训练，并且根据训练结果更新参数预测模块和图像检测模块；利用上述模块，在有效提升了对动物目标识别性能同时，提升了大气模糊和复杂光线环境下的图像识别的精度。
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公开(公告)号：CN112616054B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202011441971.1
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种野生动物监测图像自适应压缩传输与恢复方法及装置，应用于无线传感器网络，所述方法包括：获取待压缩传输的野生动物图像，然后基于目标区域进行提取以生成其对应的掩模图像；将生成的所述掩模图像，通过重要位平面位移和多级树集合分裂的方法对所述掩模图像进行压缩编码；通过分布式传输机制对压缩编码后的图像数据进行分配及远程传输；在解码端基于图像恢复模型实现对压缩编码后的图像进行恢复；其中，所述恢复模型是基于生成对抗网络实现的；其有益效果是：在对原始图像进行压缩、降低数据量的同时，保证图像接收端可以获得清晰且具有实际应用价值的野生动物图像。
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公开(公告)号：CN112418223A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011442199.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 互助土族自治县北山林场 , 北京林业大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于改进优化的野生动物图像显著性目标检测方法，包括对预先输入的待检测图像主结构进行提取；获取待检测图像主结构提取结果的图像显著性信息；对图像显著性信息进行边缘完整性检测，获得图像边缘完整性检测结果；通过对图像边缘完整性检测结果优化得到的显著性优化图进一步综合优化，最终确定图像综合优化结果。上述方案以改进的直方图对比度算法为主体，实现对背景复杂、噪声大的野生动物监测图像进行显著性目标检测，可为野生动物监测系统的图像高效传输提供可靠参考。
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公开(公告)号：CN108197591A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810058223.1
申请日：2018-01-22
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合迁移学习的鸟类个体识别方法，包括：S1、对已知的鸟鸣信号进行预处理；S2、对预处理后的鸟鸣信号进行分帧和加窗处理，对得到的定帧长的鸟鸣信号利用线性调频小波生成语图；S3、对深度卷积神经网络进行处理；S4、将S2中生成的语图输入到S3的神经网络中获得不同层的特征向量，融合后得到最终的特征向量；S5、将最终的特征向量输入到支持向量机中，训练后得到识别模型；S6、对得到的识别模型进行性能检测，不断改进得到最终的识别模型；S7、将待测鸟鸣信号按照步骤S1、S2、S4进行处理得到最终的特征向量后，将其输入到S6的最终的识别模型中识别鸟类的种类和数量。
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