-
公开(公告)号：CN116805354A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311063067.5
申请日：2023-08-23
Abstract: 本发明公开了一种基于神经辐射场的珍稀鸟类三维模型重构方法与装置，其包括：步骤1，采集珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据；步骤2，估计离散旋转光场数据对应的场景多视点图像对应的相机位姿；步骤3，根据步骤2获取的场景多视点图像对应的相机位姿，获得多视点图像相机位姿的转换矩阵，进而通过NDC中的齐次坐标变换和射线变换，将步骤1采集到的珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据，转换到NDC空间中；步骤4，利用神经辐射场，在离散旋转光场数据NDC空间下生成旋转光场新视点图像；步骤5，根据步骤4生成的旋转光场新视点图像，重构珍稀鸟类三维模型。本发明属于计算机视觉和计算机图形学的技术。本发明用于重构珍稀鸟类三维模型。
-
公开(公告)号：CN117196158B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311453686.5
申请日：2023-11-03
IPC: G06Q10/063 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的东方白鹳幼鸟时期划分方法，其包括：步骤1，获取东方白鹳巢号对应巢中每只幼鸟的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，每一数据作为一个轨迹点；步骤3，计算同一东方白鹳巢号对应巢中每只幼鸟的每一轨迹点分别到幼鸟所住巢的离巢距离；步骤4，确定每只幼鸟在各关键时期的开始时间，以获得每只幼鸟对应的初步的东方白鹳幼鸟时期划分结果；步骤5，获取同一东方白鹳巢号对应巢中每两只幼鸟在同日的活动区重合度随时间变化的信息；步骤6，对每只幼鸟对应的初步的东方白鹳幼鸟时期划分结果进行调整。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获得每只东方白鹳的幼鸟时期划分结果。
-
公开(公告)号：CN116805015A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311075124.1
申请日：2023-08-25
IPC: G06F16/901 , G06F18/23 , G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS跟踪数据的鸟类迁飞路线图论建模方法，其包括：步骤1，考虑鸟类的迁飞行为模式和停歇点的时空分布特征，根据GPS跟踪数据中的轨迹，构建自适应时空聚类模块，自适应时空聚类模块用于将相邻的合并状态段进行合并，并提取出合并状态段，获取候选停留点；步骤2，考虑鸟类迁飞的能量衰减系数，给出候选停留点之间的边的权重，进而建立鸟类迁飞路线的图模型#imgabs0#，V表示图模型G的节点集合，E表示连接图模型G的两个节点的边的集合。本发明用于分析、评估不同鸟类的迁飞路线。本发明属于时空数据的图形挖掘与处理技术领域。
-
公开(公告)号：CN117173782A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311075157.6
申请日：2023-08-25
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力和多尺度双机制的鸟类姿态监控装置，其包括VHR‑BirdPose网络，VHR‑BirdPose网络具有：ViT注意力子网络，其用于对输入的原始鸟类图像的注意力特征进行提取，并输出；HRNet多尺度子网络，其用于对输入的原始鸟类图像中不同尺度的鸟类姿态特征进行捕捉，并输出；特征融合单元，其用于将ViT注意力子网络输出的注意力特征和HRNet多尺度子网络输出的不同尺度的鸟类姿态特征进行融合，输出由热力图表征的融合后的鸟类特征。本发明属于图像信息处理技术领域，能够估计鸟类姿态。
-
公开(公告)号：CN116805015B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311075124.1
申请日：2023-08-25
IPC: G06F16/901 , G06F18/23 , G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS跟踪数据的鸟类迁飞路线图论建模方法，其包括：步骤1，考虑鸟类的迁飞行为模式和停歇点的时空分布特征，根据GPS跟踪数据中的轨迹，构建自适应时空聚类模块，自适应时空聚类模块用于将相邻的合并状态段进行合并，并提取出合并状态段，获取候选停留点；步骤2，考虑鸟类迁飞的能量衰减系数，给出候选停留点之间的边的权重，进而建立鸟类迁飞路线的图模型 ，V表示图模型G的节点集合，E表示连接图模型G的两个节点的边的集合。本发明用于分析、评估不同鸟类的迁飞路线。本发明属于时空数据的图形挖掘与处理技术领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116805354B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311063067.5
申请日：2023-08-23
Abstract: 型。本发明公开了一种基于神经辐射场的珍稀鸟类三维模型重构方法与装置，其包括：步骤1，采集珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据；步骤2，估计离散旋转光场数据对应的场景多视点图像对应的相机位姿；步骤3，根据步骤2获取的场景多视点图像对应的相机位姿，获得多视点图像相机位姿的转换矩阵，进而通过NDC中的齐次坐标变换和射线变换，将步骤1采集到的珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据，转换到NDC空间中；步骤4，利用神经辐射场，在离散旋转光场数据NDC空间下生成旋转光场新视点图像；步骤5，根(56)对比文件程龙;郭立;袁红星;陈晓琳.基于光场渲染的动态3D目标重构技术.中国科学院研究生院学报.2009,(第06期),全文.
-
公开(公告)号：CN117196158A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311453686.5
申请日：2023-11-03
IPC: G06Q10/063 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的东方白鹳幼鸟时期划分方法，其包括：步骤1，获取东方白鹳巢号对应巢中每只幼鸟的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，每一数据作为一个轨迹点；步骤3，计算同一东方白鹳巢号对应巢中每只幼鸟的每一轨迹点分别到幼鸟所住巢的离巢距离；步骤4，确定每只幼鸟在各关键时期的开始时间，以获得每只幼鸟对应的初步的东方白鹳幼鸟时期划分结果；步骤5，获取同一东方白鹳巢号对应巢中每两只幼鸟在同日的活动区重合度随时间变化的信息；步骤6，对每只幼鸟对应的初步的东方白鹳幼鸟时期划分结果进行调整。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获得每只东方白鹳的幼鸟时期划分结果。
-
公开(公告)号：CN110984059A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911312302.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会
Abstract: 本发明一种滨海河口湿地保护与修复系统构建方法和应用。本发明通过微地形改造，在浅水区挖土建设生态岛，为夏候鸟提供繁殖地；在岛周围挖深沟，为鱼类在枯水期提供避难场所；保证淡水补给和循环，营造鸟类觅食地和隐蔽栖息场所，从而提高鸟类保育效果。本发明采用就地取材的原则，利用当地土壤进行围坝筑岛，不引入外来建筑材料，节约成本的同时减少因引入外来建筑材料对本地生境的干扰，具有良好的实际应用之价值。
-
公开(公告)号：CN116721142A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311000568.9
申请日：2023-08-10
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域匹配正则化的由光场数据估计视差的方法及应用。基于区域匹配正则化的由光场数据估计视差的方法包括：步骤1，建立用于衡量区域匹配窗口区域匹配窗口准确性和稳定性的窗口适应性度量函数；步骤2，建立场景视差估计优化模型；步骤3，利用搜索法实现区域匹配正则化，得到最优区域匹配窗口；步骤4，利用最优区域匹配窗口，求解最优视差函数。本发明用于对四维光场数据进行高精度和高鲁棒性的视差估计，以及用于场景三维重建、虚拟现实和三维显示等。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
-
公开(公告)号：CN117726647A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311161824.2
申请日：2023-09-11
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于形态特征聚合的多油滴实时跟踪监控装置与方法。所述多油滴实时跟踪监控装置包括：目标检测模块，用于为图像中油滴目标提供目标检测框；多目标跟踪框架，用于预测带有目标检测框的图像序列的每一帧图像中各油滴目标相应的轨迹；多目标跟踪框架包括形态特征聚合模块、特征提取模块和特征关联与更新模块，形态特征聚合模块包括双向长短期记忆网络，双向长短期记忆网络具有正向长短期记忆网络和反向长短期记忆网络，对多幅历史帧内油滴目标的形态特征进行处理，获得多幅历史帧内油滴目标的形态特征聚合，再将聚合的形态特征进行压缩和存储。本发明通过计算机视觉技术能够对油水两相流中的多油滴目标进行跟踪。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.082 seconds)
