[发明专利]一种动物种群多样性监测方法、装置及服务器在审
申请号: | 201810364230.4 | 申请日: | 2018-04-20 |
公开(公告)号: | CN108537205A | 公开(公告)日: | 2018-09-14 |
发明(设计)人: | 汤欣 | 申请(专利权)人: | 广州林邦信息科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;H04N7/18 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 王术兰 |
地址: | 510000 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 动物种群 监测区域 多样性 监测 动物种群信息 动物图像 视频流 图像帧 服务器 视频采集装置 准确度 多帧图像 监测效率 图像检测 调查 种群 采集 记录 | ||
本发明提供了一种在动物种群多样性监测方法、装置及服务器,涉及动物种群多样性监测的技术领域,包括首先获取监测区域内的视频采集装置采集的视频流,所述监测区域为预先在调查区域中划定的;然后对所述视频流中的多帧图像进行图像检测,得到包含动物图像特征的图像帧;再识别所述图像帧中的动物图像特征,得到监测区域内的动物种群信息;最后可以根据所述监测区域内的所述动物种群信息确定所述调查区域内的动物种群多样性。本发明实施例无需监测人员亲自前往指定区域通过肉眼观察记录种群数据,提高对调查区域动物种群多样性的监测效率,提高监测准确度。
技术领域
本发明涉及动物种群多样性监测技术领域,尤其是涉及一种动物种群多样性监测方法、装置及服务器。
背景技术
目前,人们为了了解区域内动物种群多样性情况,需要监测人员亲自前往指定区域并通过肉眼观察后记录种群数据。然而实地调查往往受到天气、地形、交通等诸多不可控因素的影响和限制,而且监测人员实地调查不仅调查效率低,而且调查面积有限,许多调查区域地形险恶天气恶劣,人类实地调查具有相当大的危险性,因为一些疏忽或者其他人为因素,可能会漏看、漏记,监测所得的种群数据准确性较低。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种动物种群多样性监测方法、装置及服务器,以缓解了现有技术中动物种群多样性监测时监测效率低和监测准确度低的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种动物种群多样性监测方法,所述方法应用于服务器,所述服务器与监测区域内的多个视频采集装置连接,所述方法包括:
获取监测区域内的视频采集装置采集的视频流,所述监测区域为预先在调查区域中划定的;
对所述视频流中的多帧图像进行图像检测,得到包含动物图像特征的图像帧;
识别所述图像帧中的动物图像特征,得到监测区域内的动物种群信息;
根据所述监测区域内的所述动物种群信息确定所述调查区域内的动物种群多样性。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述对所述视频流中的多帧图像进行图像检测,得到包含动物图像特征的图像帧,包括:
针对所述视频流中每一个图像帧,检测所述图像帧中是否包含完整动物体的完整动物图像特征;
若所述图像帧中包含完整动物图像特征,则确定所述图像帧包含动物图像特征。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,所述识别所述图像帧中的动物图像特征,得到监测区域内的动物种群信息,包括:
识别所述图像帧中的动物图像特征,若所述图像帧中的动物图像特征中包含预设的兽类图像特征,则确定所述图像帧中的动物图像特征为兽类图像特征;
若所述图像帧中的动物图像特征中包含预设的鸟类图像特征,则确定所述图像帧中的动物图像特征为鸟类图像特征;
若所述图像帧中的动物图像特征中包含预设的爬行及两栖类图像特征,则确定所述图像帧中的动物图像特征为爬行、两栖类图像特征。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,所述根据所述监测区域内的所述动物种群信息确定所述调查区域内的动物种群多样性,包括:
根据所述监测区域内的所述动物种群信息及预设的监测区域与调查区域之间动物种类换算关系,计算所述调查区域内的动物种群多样性。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述视频采集装置在所述监测区域内由无人机携带按预设路线飞行,用以采集以预设路线为中心的区域图像;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州林邦信息科技有限公司,未经广州林邦信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810364230.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:人类活动监测方法、装置及服务器
- 下一篇:一种基于卷积神经网络的人脸验证方法