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公开(公告)号：CN111540375B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010357087.3
申请日：2020-04-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京林业大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L19/02 , G10L17/26 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种音频分离模型的训练方法、音频信号的分离方法及装置，其中，该方法包括：获取样本音频信号，每个样本音频信号具有对应的空间位置；对所述样本音频信号进行分帧处理，并提取每帧样本音频信号对应的音频特征，将每帧样本音频信号对应的音频特征输入到音频分离模型中，得到所述音频分离模型输出的各个空间位置存在音频信号的概率。根据所述各个空间位置存在音频信号的概率以及每个样本音频信号对应的空间位置，更新所述音频分离模型的模型参数，得到包括训练好的模型参数的音频分离模型。利用本申请中的音频分离模型，能够对存在声音混叠的多数场景下的音频信号进行分离处理，提高了对于音频信号分离的准确性。
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公开(公告)号：CN115374838A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210846240.8
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明的一个实施例公开了一种基于集成模型的活可燃物含水率遥感反演方法和设备，所述方法包括：S1：获取活可燃物含水率及遥感数据以建立遥感反演数据集；S2：利用预先构建的集成模型对所述遥感反演数据集进行遥感特征提取；S3：根据所述遥感特征进行活可燃物含水率预测，并获取预测结果。本发明提高了反演效率和性能，适用于环境多样、可燃物种类复杂的研究区域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN114998801A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210645586.1
申请日：2022-06-09
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了基于对比自监督学习网络的森林火灾烟雾视频检测方法，步骤包括：获取森林火灾烟雾视频，根据所述森林火灾烟雾视频建立烟雾视频数据集；采用预先构建的对比自监督学习网络对所述烟雾视频数据集进行特征学习，得到连续视频帧的注意力特征图；根据所述连续视频帧的注意力特征图进行运动物体检测，并获取检测结果。本发明基于对比自监督学习方法并搭建以交叉双通道网络为骨干网络的无监督自蒸馏网络，提取复杂环境背景烟雾视频特征并学习语义信息，得到连续视频帧的注意力特征图并确定关注区域运动目标，实现森林火灾烟雾视频的高精度识别和定位，提高烟雾检测效率和性能，适用于检测背景环境复杂、距离远的早期森林火灾小目标烟雾视频。
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公开(公告)号：CN112817331A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110009660.6
申请日：2021-01-05
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明属于林业信息监测领域，涉及一种基于多机协同的林业信息智能监测系统。具体包括：无人机集群任务分配模块基于林区监测需求对无人机集群进行任务分配；多航迹协同规划模块基于航行任务对无人机集群进行多航迹协同规划；航迹在线重规划模块依据临时突发情况对无人机集群的勘测路线进行二次动态规划；林区信息获取模块基于无人机集群携带的感知设备对监测区域内的林区信息进行动态获取；林区资源分析及可视化模块对无人机集群获取到的林区图像进行分析，得到林区资源信息并进行可视化展示。本发明利用无人机集群系统的协同工作能力，降低了林区资源勘测成本，提高了森林资源调查的工作效率和质量。
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公开(公告)号：CN112686190A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110009553.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明属于人工智能在林业工程的应用领域，具体涉及一种基于自适应目标检测的森林火灾烟雾自动识别方法，旨在提供一种在满足实时性检测条件下具有高识别精度的森林火灾烟雾检测方法。具体包括在预先建立的森林火灾烟雾图像数据库中获取标定后的图像数据作为目标训练图像；将目标训练图像输入预定义的火灾烟雾检测识别模型，通过模型中的区域候选网络进行图像特征提取；选取预先建立的指标模型库中的指标，对图像特征提取的识别精度进行评估。本发明以改进的自适应目标检测网络为主体，有效的提高了森林火灾烟雾特征的提取能力，从而实现实时性且高精度的森林火灾烟雾的检测识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112616054A
公开(公告)日：2021-04-06
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：CN112614148A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011442062.X
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边云智能架构的野生动物监测系统，系统包括：边缘设备，用于野生动物图像数据的自动化采集与传输；其中，边缘设备部署于监测区域内部，且所述监测系统配置有误触发图像预筛选机制、双向数据可靠传输机制以及设备远程控制与软件更新机制；网关设备，用于将监测区域内部所有边缘设备采集到的图像数据传到数据中心；数据中心，用于野生动物图像数据的存储管理以及基于云计算实现数据的挖掘分析；其有益效果是：通过基于无线传感网络进行数据传输，提升野生动物图像采集设备的自动化和智能化水平；大幅度降低设备存储空间的占用以及降低整个网络传输系统的功耗，延长系统的使用周期，适用于野生动物图像监测系统的实际需求。
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公开(公告)号：CN110139067B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910241710.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种野生动物监测数据管理信息系统，包括监测信息呈现子系统、监测信息管理子系统、登录注册子系统以及用户管理子系统等。本发明建立一个能够全面、实时了解野生动物的栖息状况、种群信息，依据图片特征对监测信息进行识别并分类存储管理，依据地理位置信息、环境信息智能地做出统计分析，能够为野生动物监测政策提供科学的数据依据的野生动物监测数据管理信息系统。
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公开(公告)号：CN111540375A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010357087.3
申请日：2020-04-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京林业大学
Abstract: 本申请提供了一种音频分离模型的训练方法、音频信号的分离方法及装置，其中，该方法包括：获取样本音频信号，每个样本音频信号具有对应的空间位置；对所述样本音频信号进行分帧处理，并提取每帧样本音频信号对应的音频特征，将每帧样本音频信号对应的音频特征输入到音频分离模型中，得到所述音频分离模型输出的各个空间位置存在音频信号的概率。根据所述各个空间位置存在音频信号的概率以及每个样本音频信号对应的空间位置，更新所述音频分离模型的模型参数，得到包括训练好的模型参数的音频分离模型。利用本申请中的音频分离模型，能够对存在声音混叠的多数场景下的音频信号进行分离处理，提高了对于音频信号分离的准确性。
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公开(公告)号：CN108827306A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810553413.0
申请日：2018-05-31
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的无人机SLAM导航方法，包括实时采集无人机周围环境的图像信息，并根据所述图像信息获取无人机的位姿信息；实时采集无人机与障碍物的深度信息，将所述位姿信息以及所述深度信息融合构建障碍物深度地图，根据所述障碍物深度地图获取无人机的全球位姿信息；根据所述全球位姿信息、所述障碍物深度地图采用在线动态规划路径的规划方法生成无人机的飞行路径，根据所述飞行路径控制无人机的自主避障飞行。该方法及系统可以实现复杂环境中无人机的实时定位与地图构建。相对于传统的无人机导航技术实现实时定位和地图构建与自主导航，提高无人机的智能化程度和导航精度。
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