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公开(公告)号：CN113239965B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110398674.1
申请日：2021-04-12
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06T7/11 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于深度神经网络的鸟类识别方法及电子设备。方法包括：获取鸟类训练图片集，用于训练深度神经网络；获取待识别的鸟类图片，将其输入所述深度神经网络，得到鸟类相关特征。本发明效果如下：1)在不提升额外的网络参数量情况下，能够提取更加多样化的图片局部特征信息，取得更高的分类精度；2)相比于RA‑CNN等经典方法，能够更加综合各个局部的信息，而不是仅仅关注某一个关键的区域；3)提出一种抑制通道的方法，随机抑制一些通道注意力区域，迫使网络寻找其他有效的信息，能够提高网络的泛化能力；4)结合注意力机制和热力图，我们的网络具有更强的可解释性和精确定位目标的能力。
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公开(公告)号：CN112903379B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110116079.4
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N1/24
Abstract: 本申请提供了一种土壤气体自动采集设备，属于土壤气体采集技术领域，包括箱体、气体采集装置、气体储存组件、预存储装置、第一转运装置、传送装置、第二转运装置和储放装置等，预存储装置用于储备多个气体储存组件，第一转运装置用于将多个气体储存组件逐一转运到传送装置上，气体采集装置对气体储存组件进行注气，第二转运装置用于将充气后的气体储存组件转运至储放装置进行储存，不仅可以提供大量备用的体储存组件，简化取样工作；还实现了对气体储存组件的自动装卸功能；采样完成后，工作人员需要打开第二箱体取出储放装置即可，从而大幅节省了工作负担，提升了工作效率和采样精度。
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公开(公告)号：CN112615984A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011450987.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种一体化野生动物图像自动采集装置及方法，该装置部署于野生动物监测区域内，包括：电源管理模块，用于为整个装置提供电源，同时进行设备功耗监测、充电管理及电源路径管理；图像自动采集模块，用于实现野生动物图像的自动采集；其中，图像自动采集模块包括红外相机、感光元件、滤光片、红外LED灯阵、光照强度传感器、主控制器以及热释电传感器组；外设模块，用于实现图像的远程传输、本地存储以及本地预览；其有益效果是：以红外相机为主体，配置电源管理模块、图像自动采集模块及外设模块，解决了野生动物监测设备的供电问题、复杂光线环境下的图像清晰度问题、设备的功耗问题等，进而提高野生动物监测系统的智能化水平。
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公开(公告)号：CN109924194A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910193650.5
申请日：2019-03-14
Applicant: 北京林业大学 , 全球能源互联网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种驱鸟装置，所述装置包括：数据处理器、音频播放模块，及声音采集模块和/或图像采集模块，所述声音采集模块，用于对待监测区域的环境声音进行采集；所述图像采集模块，用于对待监测区域的环境图像进行采集；所述数据处理器，用于根据所述环境声音和/或所述环境图像进行鸟类识别，并根据所述鸟类识别的结果选择相应的驱鸟模式后驱动所述音频播放模块播放音频以进行驱鸟。此外，本发明还公开了一种驱鸟方法。基于本发明的驱鸟装置或驱鸟方法可实现对监测区域的鸟类进行针对性驱离，同时有效降低了噪声污染，兼具节能环保的特点。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN112614148B
公开(公告)日：2023-07-21
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：CN112615984B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011450987.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种一体化野生动物图像自动采集装置及方法，该装置部署于野生动物监测区域内，包括：电源管理模块，用于为整个装置提供电源，同时进行设备功耗监测、充电管理及电源路径管理；图像自动采集模块，用于实现野生动物图像的自动采集；其中，图像自动采集模块包括红外相机、感光元件、滤光片、红外LED灯阵、光照强度传感器、主控制器以及热释电传感器组；外设模块，用于实现图像的远程传输、本地存储以及本地预览；其有益效果是：以红外相机为主体，配置电源管理模块、图像自动采集模块及外设模块，解决了野生动物监测设备的供电问题、复杂光线环境下的图像清晰度问题、设备的功耗问题等，进而提高野生动物监测系统的智能化水平。
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