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龍圖騰網(wǎng)獲悉交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究所申請的專利基于紅外感應(yīng)與AI識別的野生動物通道監(jiān)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120198742B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510676682.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于紅外感應(yīng)與AI識別的野生動物通道監(jiān)測方法是由王趙明;陳曉蓉;田雷;邵社剛;倪棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于紅外感應(yīng)與AI識別的野生動物通道監(jiān)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及野生動物智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于紅外感應(yīng)與AI識別的野生動物通道監(jiān)測方法，包括紅外感應(yīng)模塊檢測通道內(nèi)熱量變化超過閾值時觸發(fā)高分辨率紅外圖像采集；通過AI目標(biāo)檢測模型識別圖像序列中的動物目標(biāo)，提取運(yùn)動區(qū)域并生成橫向縱向運(yùn)動矢量圖；基于矢量圖計(jì)算運(yùn)動強(qiáng)度分布，結(jié)合物種活動模式數(shù)據(jù)庫生成動態(tài)權(quán)重圖；將動態(tài)權(quán)重圖與當(dāng)前幀及歷史幀紅外圖像進(jìn)行時空融合，輸出帶物種分類及活動軌跡的監(jiān)測結(jié)果并上傳數(shù)據(jù)中心。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)對野生動物活動的精準(zhǔn)監(jiān)測、智能分析和實(shí)時預(yù)警，提升野生動物通道監(jiān)測的自動化水平和數(shù)據(jù)價值。

本發(fā)明授權(quán)基于紅外感應(yīng)與AI識別的野生動物通道監(jiān)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于紅外感應(yīng)與AI識別的野生動物通道監(jiān)測方法，其特征在于，包括如下步驟： 當(dāng)紅外感應(yīng)模塊檢測到通道內(nèi)熱量變化超過第一預(yù)設(shè)閾值時，觸發(fā)高分辨率紅外圖像采集，生成野生動物通道的紅外圖像序列； 通過AI目標(biāo)檢測模型對所述紅外圖像序列中的各幀圖像進(jìn)行動物目標(biāo)識別，提取各幀圖像中動物目標(biāo)的運(yùn)動區(qū)域并生成相對于其前一幀圖像的橫向運(yùn)動矢量圖和縱向運(yùn)動矢量圖； 基于所述橫向運(yùn)動矢量圖和縱向運(yùn)動矢量圖計(jì)算各幀圖像中動物目標(biāo)的運(yùn)動強(qiáng)度分布，結(jié)合物種活動模式數(shù)據(jù)庫，生成動態(tài)權(quán)重圖； 將所述動態(tài)權(quán)重圖與當(dāng)前幀及歷史幀的紅外圖像進(jìn)行時空融合，輸出帶有物種分類及活動軌跡的監(jiān)測結(jié)果，并通過無線網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)中心； 所述動態(tài)權(quán)重圖的生成，包括： 將運(yùn)動強(qiáng)度分布圖與物種活動模式數(shù)據(jù)庫中的典型活動模板進(jìn)行相似度匹配，根據(jù)匹配結(jié)果調(diào)整各區(qū)域的權(quán)重系數(shù)； 對權(quán)重系數(shù)進(jìn)行時間序列平滑處理，生成用于時空融合的動態(tài)權(quán)重圖； 所述時空融合，包括： 對當(dāng)前幀的動物目標(biāo)區(qū)域按動態(tài)權(quán)重圖進(jìn)行局部增強(qiáng)，對背景區(qū)域采用歷史幀的多幀均值降噪； 在融合過程中保留物種分類標(biāo)簽，并將連續(xù)幀中同一目標(biāo)的運(yùn)動軌跡連接為完整路徑； 異常行為分析包括： 計(jì)算運(yùn)動軌跡中相鄰軌跡點(diǎn)構(gòu)成轉(zhuǎn)向角，當(dāng)預(yù)設(shè)時間段內(nèi)累計(jì)轉(zhuǎn)向角超過角度閾值且單次轉(zhuǎn)向角大于子角度閾值的發(fā)生次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)時，判定為徘徊行為； 速度突變檢測采用滑動窗口方差分析，在預(yù)設(shè)時間窗內(nèi)速度變化超過物種平均速度閾值且發(fā)生頻次達(dá)到預(yù)設(shè)頻率時生成盜獵預(yù)警； 多物種軌跡分析時，通過空間拓?fù)鋱D檢測不同物種活動區(qū)域重疊度，當(dāng)重疊面積占比超過面積閾值且持續(xù)時間超過時間閾值時，結(jié)合多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)綜合判定棲息地沖突等級。

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