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龍圖騰網獲悉北京林業大學申請的專利基于點位上下文的野生動物監測圖像物種分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119942222B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510107489.0，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于點位上下文的野生動物監測圖像物種分類方法是由張軍國;趙恩庭;田野;張長春;孔孜亦;安家寧;陳嘉奇;王舜設計研發完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于點位上下文的野生動物監測圖像物種分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于點位上下文的野生動物監測圖像物種分類方法，屬于圖像分類技術領域；本發明包括：建模監測點位與物種之間的相關性，并根據相關性強弱為樣本分配權重，同時解耦點位分類和物種分類任務，以學習環境特征和物種特征。通過將點位所代表的環境信息作為物種分類的上下文，該方法增強模型對于物種與棲息地環境關系的理解，實現對分布外數據的有效泛化。

本發明授權基于點位上下文的野生動物監測圖像物種分類方法在權利要求書中公布了：1.基于點位上下文的野生動物監測圖像物種分類方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、將野生動物監測圖像輸入編碼器中進行特征提取，對所獲取的特征進行分析與處理以便于模型進行學習； S2、將S1中所得的圖像特征劃分為物種特征和點位特征，設計一種根據物種特征和點位特征分配樣本權重的方法以增強模型的學習過程； S3、將物種特征和點位特征分別輸入物種分類器和點位分類器中，利用分類器對所輸入的物種特征和點位特征進行分類得到預測結果，計算物種分類損失和點位分類損失，并將分類損失和點位分類損失經過重加權形成最終的LoCo損失；具體包括如下內容： 使用加權損失進行優化選擇softmax作為權重縮放的函數，具體計算公式為： 其中，w t為物種分類損失的權重，w c為點位分類損失的權重，Λ?表示權重放縮函數，；，，和共同構成softmax的輸入向量，調整上述兩個任務權重大小以使模型聚焦于物種分類，引入一個超參數控制樣本層級的權重縮放的程度； 對CoLoCo的監督過程進行解耦使其成為LoCo，明確分離用于點位分類的環境特征和用于物種分類的動物特征，其中特征提取過程、模型優化過程以及分類器的具體輸入為： p t,p c=f tconcatx t,detachx c,f cx c L 1cp t,p c,y t,y c=L tp t,y t+L cp c,y c 其中，x t為物種特征，x c為點位特征，φ?表示對輸入圖像x進行特征提取的編碼器，f t為物種分類器，f c為點位分類器，p t和p c表示分類后得到的結果；y表示被監督的標簽，concat?操作表示特征拼接，detach?操作表示取消物種分類損失在點位特征中的反向傳播，以解耦物種特征與點位特征的優化過程； S4、基于S1~S3所述操作，構建野生動物監測圖像分類模型，并完成模型的學習與訓練；利用訓練完成的模型完成不同環境中各個物種樣本損失權重的估計以及物種分類工作。

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