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公开(公告)号：CN117171605B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311453699.2
申请日：2023-11-03
IPC: G06F18/23213 , G01S19/37
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的迁徙鸟类轨迹分割方法，其包括：步骤1，获取鸟类个体的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，将剩下的数据按时间依正序排列，每一数据作为一个位点，获得的所有位点构成点集；步骤3，将点集进行聚类，获得多个聚类，再将聚类中的有效类划分成运动类或静止类，计算每一有效类的统计结果；步骤4，根据点集，采用停留点检测算法，获得多个类，再将该类划分成运动类或静止类，计算每一个类的统计结果；步骤5，对比步骤3和步骤4划分出的运动类和静止类的统计结果，选出最终的迁徙鸟类轨迹分割结果。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获得迁徙鸟类轨迹分割结果。
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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。
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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。
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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。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN117169939B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311453676.1
申请日：2023-11-03
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的东方白鹳巢址定位方法，其包括：步骤1，获取待定位的东方白鹳个体的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，每一数据作为一个位点；步骤3，将位点进行聚类；步骤4，先从聚类中筛选出位点数量最多的若干聚类，再使用筛选出的聚类的东方白鹳信息，依次计算每一聚类的统计信息以及跟踪路线信息；步骤5，根据统计信息和跟踪路线信息，进一步筛选出最可能含巢址的聚类，该聚类的聚类中心即为巢址。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获取东方白鹳巢址信息。(56)对比文件江红星等.不同水位条件下鄱阳湖越冬白鹤的移动模式与栖息地利用.林业科学.2023,第59卷(第8期),全文.Liu, Chunyue et al..Habitat Changesfor Breeding Waterbirds in YanchengNational Nature Reserve, China: A RemoteSensing Study.wetlands.2010,第30卷(第5期),全文.刘学昌;吴庆明;邹红菲;李晓民.丹顶鹤(Grus japonensis)东、西种群巢址选择的分异.生态学报.2009,(08),全文.谢鹏;董树斌;朱宝光;李天芳;张余广;马一丹;李晓民.利用无线电跟踪技术对三江平原东方白鹳幼鸟离巢扩散行为初探.野生动物学报.2018,(03),全文.
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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.
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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。
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公开(公告)号：CN117169939A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311453676.1
申请日：2023-11-03
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的东方白鹳巢址定位方法，其包括：步骤1，获取待定位的东方白鹳个体的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，每一数据作为一个位点；步骤3，将位点进行聚类；步骤4，先从聚类中筛选出位点数量最多的若干聚类，再使用筛选出的聚类的东方白鹳信息，依次计算每一聚类的统计信息以及跟踪路线信息；步骤5，根据统计信息和跟踪路线信息，进一步筛选出最可能含巢址的聚类，该聚类的聚类中心即为巢址。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获取东方白鹳巢址信息。
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