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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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公开(公告)号：CN117612537B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311591080.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同控制的鸟鸣声智能监测系统，涉及语音识别技术领域。本发明与之前的鸟鸣声处理系统相比，改进了缺少对鸟鸣声信息的有效利用；边缘侧识别结果并不充分可靠；鸟鸣声采集缺乏针对性；未能构建可持续优化的智能识别系统的问题，通过以融合增量学习的云端训练+边缘推理的智能边缘数据分析技术为核心，以智能移动设备为边缘设备基础，以移动通信技术为信息通道，连接高性能的云端智能服务器，形成具有持续学习能力的云边协同鸟鸣声监测模式。实现野外鸟鸣声采集的远程上传和自动识别，构建开放、精准识别和持续进化的云边协同鸟类鸣声监测系统。
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公开(公告)号：CN117612537A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311591080.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同控制的鸟鸣声智能监测系统，涉及语音识别技术领域。本发明与之前的鸟鸣声处理系统相比，改进了缺少对鸟鸣声信息的有效利用；边缘侧识别结果并不充分可靠；鸟鸣声采集缺乏针对性；未能构建可持续优化的智能识别系统的问题，通过以融合增量学习的云端训练+边缘推理的智能边缘数据分析技术为核心，以智能移动设备为边缘设备基础，以移动通信技术为信息通道，连接高性能的云端智能服务器，形成具有持续学习能力的云边协同鸟鸣声监测模式。实现野外鸟鸣声采集的远程上传和自动识别，构建开放、精准识别和持续进化的云边协同鸟类鸣声监测系统。
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