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龙图腾网恭喜广州邮电通信设备有限公司申请的专利基于图像识别的智能鸟类种类鉴别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119380114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411946223.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像识别的智能鸟类种类鉴别方法及系统是由沈阳;王莎;方平;饶彦勇;徐志超设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的智能鸟类种类鉴别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及鸟类种类识别技术领域，公开了一种基于图像识别的智能鸟类种类鉴别方法及系统，通过结合图像特征、行为特征、时间和地理位置信息，提升对鸟类的种类识别精度，通过引入时空信息融合模型，将鸟类的动态行为模式与环境信息有机结合，能够在不同光照、角度和部分遮挡的条件下，准确判断鸟类的种类。此外，利用动态加权的时空特征向量进行数据库匹配，使得识别过程更加适应鸟类的迁徙期、栖息地等环境条件，实现了更高的识别准确性和环境适应性。

本发明授权基于图像识别的智能鸟类种类鉴别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的智能鸟类种类鉴别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取目标鸟类的图像数据；S2、基于获取的目标鸟类的图像数据提取目标鸟类的行为特征、图像特征、目标鸟类所在的地理位置信息以及图像拍摄时间信息；其中，所述行为特征包括鸟类的飞行模式特征、栖息姿态特征；S3、将目标鸟类的行为特征与图像特征结合，生成包括目标鸟类的图像信息和行为信息的特征向量，作为第一特征向量；S4、将第一特征向量、目标鸟类所在的地理位置信息以及图像拍摄时间信息输入至时空信息融合模型，并通过时空信息融合模型编码成时空特征向量；S5、将所述时空特征向量与鸟类种类数据库进行匹配，输出目标鸟类的种类识别结果；所述步骤S2中行为特征的提取操作包括以下子步骤：S2101、基于获取的目标鸟类的图像数据中的连续图像帧检测并记录目标鸟类在连续图像帧中的位置变化信息以及位置对应的时间戳信息；S2102、根据所述位置变化信息以及位置对应的时间戳信息生成目标鸟类的飞行轨迹；其中，所述飞行轨迹包括组成飞行轨迹的位置点对应的时间戳信息；S2103、根据所述飞行轨迹计算目标鸟类的速度和加速度；S2104、根据组成所述飞行轨迹的位置点以及对应的时间戳信息分析目标鸟类的飞行方向，确定目标鸟类的飞行方向变化信息；所述飞行方向变化信息包括飞行方向的变化方向、飞行方向变化时对应的时间戳信息、飞行方向变化频率以及飞行方向变化幅度；S2105、基于所述飞行轨迹、速度和加速度、飞行方向变化信息生成目标鸟类的行为特征时间序列，并根据所述行为特征时间序列提取目标鸟类的飞行模式特征；所述步骤S2中行为特征的提取操作还包括以下子步骤：S2106、基于所述行为特征时间序列确定目标鸟类处于低速和或相对静止状态下的时间段；S2107、确定所述时间段对应的静态图像，提取所述静态图像中目标鸟类的栖息姿态特征；栖息姿态特征包括鸟类的相对静止状态、站立姿势、头部方向以及身体方向。

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