-
公开(公告)号：CN117763450B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410195153.X
申请日：2024-02-22
IPC分类号： G06F18/2415 , G06Q50/26 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及野生动物保护技术领域，公开了一种路网对野生动物阻隔效应指数计算方法及系统，具体包括以下步骤：获取野生动物生存区域内的道路信息，确定每个道路等级下道路的总长度；确定每个道路等级下不同野生动物种类所处的生境类型权重；确定每个道路等级下道路及其周边环境中不同野生动物种类的分布概率；确定每个道路等级下不同野生动物种类的回避距离；计算道路阻隔效应指数；综合考虑重点路段、重点区域周边不同野生动物种类所处的生境类型，根据生境类型赋予权重，对野生动物阻隔效应小的路段，赋予较小的生境类型权重，反之则赋予较大的生境类型权重，加上生境类型权重对于阻隔效应指数的计算更加准确，提高计算精度。
-
公开(公告)号：CN117765480A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410186075.7
申请日：2024-02-20
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/96 , G08B31/00
摘要： 本申请涉及野生动物监测图像处理技术领域，特别是涉及一种道路沿线野生动物迁徙预警方法及系统；本发明通过将待识别图像首先通过相似度比较初步判断是否存在野生动物，再通过后续的深度学习模型进一步精确识别是否存在野生动物，以及识别野生动物种类和数量，可大大减少图像识别的时间，提高野生动物迁徙预警的效率；同时，本发明为了进一步提高预警效率，通过相似度比较算法对待识别图像进行分类，根据图像中初步判断包含的野生动物数量分为第一图像类别和第二图像类别，第一图像类别的图像通过简单的卷积神经网络模型进行识别，第二图像类别的图像通过复杂的带残差机制的卷积神经网络模型进行识别，从而实现了效率和准确度的统一。
-
-
公开(公告)号：CN117591960A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410068300.7
申请日：2024-01-17
IPC分类号： G06F18/2415 , G06Q50/26 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及野生动物保护技术领域，公开了一种野生动物生态廊道评价方法及系统，具体包括以下步骤：获取不同野生动物种类在野生动物生存区域的迁移数据，所述迁移数据包括不同野生动物种类在野生动物生存区域的分布概率,根据所述迁移数据对野生动物生存区域的生态廊道进行构建；基于构建的所述生态廊道进行连通性分析；根据连通性分析对野生动物生存区域的生态廊道进行评价；本发明通过实地调查获取数据的基础上引入了实时监测的项圈数据，项圈数据的加入可以有效提高物种分类模型计算的精准度，能够更加精确的构建生态廊道，使得生态廊道连通性分析减少误差，最终使得野生动栖息地破碎化影响得到改善。
-
公开(公告)号：CN117454274A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311768011.X
申请日：2023-12-21
IPC分类号： G06F18/2415 , G06Q50/26 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及野生动物保护技术领域，公开了一种野生动物生存区域生态阻力值评估方法及系统，所述生态阻力值是指不同野生动物种类穿越网格区域所受到的阻隔数值；具体包括以下步骤：确定网格区域；获取所述网格区域内不同野生动物种类的分布概率；确定不同野生动物种类在所述网格区域的道路阻隔效应指数；评估不同野生动物种类在所述网格区域的生态阻力值；通过获取野生动物在网格区域内物种分布概率，根据物种分布概率、道路等级以及不同道路等级下的道路、道路权重、道路回避距离计算不同野生动物种类的道路回避距离，通过物种分布概率和道路回避距离计算不同野生动物的生态阻力值，力求获取更加准确的生态阻力值，减少野生动物栖息地破碎化影响。
-
公开(公告)号：CN115336546A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211008667.7
申请日：2022-08-22
发明人： 司马文初 , 张志超 , 刁法林 , 杨莹 , 冯志强 , 葛丽燕 , 姚海博 , 杜昀怡 , 韩健 , 张冬阳 , 曾晓明 , 姚兵 , 罗小凤 , 李静 , 王君 , 许刚 , 吴世红 , 金辉虎 , 李美玲 , 姚爱冬
IPC分类号： A01K61/55 , A01G33/00 , C02F3/32 , C02F101/16 , C02F101/10 , C02F101/20
摘要： 本发明实施例公开了一种基于增养殖生态修复系统浅海混合养殖贝类与藻类的方法，所述方法包括以下步骤：将增养殖生态修复系统中贝类养殖箱和藻类养殖装置之间的间隔距离设为1.5～2m，相邻浮绳的间距为2.5～3m；将无固着基的蛎苗或固着在贝壳上的蛎苗装入贝类养殖箱中；所述增养殖生态修复系统中的固定框位于水下的深度至少为1.2m。本发明实施例的增养殖生态修复系统，通过在固定框内设置浮绳，以及在浮绳上相邻安装贝类养殖箱和藻类养殖装置，使得养殖的藻类和贝类形成共生的关系，达到净化水域环境，提高海水水质的目的，同时，大大提高了贝类和藻类的产量。
-
公开(公告)号：CN117892038B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410290111.4
申请日：2024-03-14
IPC分类号： G06F17/10 , G06Q10/063 , G06Q50/26
摘要： 本发明涉及野生动物保护技术领域，公开了一种野生动物道路回避距离计算方法，具体包括以下步骤：获取不同野生动物生存区域的道路信息，所述道路信息包括道路等级和道路权重；根据所述道路信息确定不同道路等级下野生动物距离不同道路的平均垂直距离；根据所述道路信息确定不同道路等级下道路及附近的人类足迹数据和土地覆盖度；根据所述道路信息确定不同道路等级下的生态廊道权重；对道路回避距离进行计算；考虑道路等级、人类足迹数据、土地覆盖度、生态廊道对野生动物迁移的影响，对不同道路等级进行系统研究，全方面考虑重点地段对野生动物造成不同的迁移影响，使得计算道路回避距离更加准确，提高了计算精度。
-
公开(公告)号：CN117591960B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410068300.7
申请日：2024-01-17
IPC分类号： G06F18/2415 , G06Q50/26 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及野生动物保护技术领域，公开了一种野生动物生态廊道评价方法及系统，具体包括以下步骤：获取不同野生动物种类在野生动物生存区域的迁移数据，所述迁移数据包括不同野生动物种类在野生动物生存区域的分布概率,根据所述迁移数据对野生动物生存区域的生态廊道进行构建；基于构建的所述生态廊道进行连通性分析；根据连通性分析对野生动物生存区域的生态廊道进行评价；本发明通过实地调查获取数据的基础上引入了实时监测的项圈数据，项圈数据的加入可以有效提高物种分类模型计算的精准度，能够更加精确的构建生态廊道，使得生态廊道连通性分析减少误差，最终使得野生动栖息地破碎化影响得到改善。
-
公开(公告)号：CN117609413B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410085531.9
申请日：2024-01-22
摘要： 本申请涉及野生动物数据处理技术领域，特别是涉及一种野生动物通道设计方法及系统；本发明通过深度学习模型获取通道密度的过程为：获取所述深度学习模型的训练集；建立深度学习模型并进行训练得到用于通道密度预测的深度学习模型；将目标区域的参数输入至所述深度学习模型中，得到预测的通道密度；本发明将深度学习模型应用到通道密度参数设计中，从而得到更为精确的通道密度设计数据，并且，在将深度学习模型应用到通道设计参数设计过程中，针对现有的数据集具有利用率可以验证数据集是否为最优数据集的特点，本发明对数据集进一步改进加工，使数据集为最优数据集，从而使得模型获得的预测参数接近最优参数，进而提高通道设计的科学性。
-
公开(公告)号：CN117609413A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410085531.9
申请日：2024-01-22
摘要： 本申请涉及野生动物数据处理技术领域，特别是涉及一种野生动物通道设计方法及系统；本发明通过深度学习模型获取通道密度的过程为：获取所述深度学习模型的训练集；建立深度学习模型并进行训练得到用于通道密度预测的深度学习模型；将目标区域的参数输入至所述深度学习模型中，得到预测的通道密度；本发明将深度学习模型应用到通道密度参数设计中，从而得到更为精确的通道密度设计数据，并且，在将深度学习模型应用到通道设计参数设计过程中，针对现有的数据集具有利用率可以验证数据集是否为最优数据集的特点，本发明对数据集进一步改进加工，使数据集为最优数据集，从而使得模型获得的预测参数接近最优参数，进而提高通道设计的科学性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
46 条记录 (耗时 0.08 秒)
