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龙图腾网获悉北京国遥新天地信息技术股份有限公司申请的专利基于云平台的生物多样性智能监测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：CN120726307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511213901.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于云平台的生物多样性智能监测方法及系统是由肖剑;张起萍;吕言利;邬幸君;宋维明;李帅;翟晨晨;刘雄设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云平台的生物多样性智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于云平台的生物多样性智能监测方法及系统，涉及智能监测领域，具体而言，前端设备采集的物种图像首先上传至云平台，由通用识别模型进行初步判断。若通用模型识别结果置信度高或非易混淆物种，则直接输出结果。关键在于，当通用模型识别结果不确定或涉及预定义的易混淆物种时，系统会截取物种ROI图像，并将其送入专门训练的专家注意力分类器。该分类器通过提取多尺度空间显著特征，并进行深度融合，从而实现对细微差异的精准捕捉，最终给出专家级的预测结果。这种识别策略，有效克服了复杂环境下物种识别的挑战，显著提升了生物多样性监测的准确性和可靠性。

本发明授权基于云平台的生物多样性智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云平台的生物多样性智能监测方法，其特征在于，包括： 云平台接收由前端设备采集的物种对象原始图像； 将所述物种对象原始图像输入通用识别模型以得到通用预测结果，所述通用预测结果包括边界框、预测物种和置信度分数； 响应于所述通用预测结果满足预设条件，基于所述边界框从所述物种对象原始图像截取物种对象ROI图像； 响应于所述通用预测结果不满足预设条件，显示所述物种对象原始图像和所述通用预测结果； 将所述物种对象ROI图像输入专家注意力分类器以得到专家预测结果； 显示所述专家预测结果和所述物种对象原始图像； 其中，将所述物种对象ROI图像输入专家注意力分类器以得到专家预测结果，包括： 将物种对象ROI图像通过专家注意力分类器的多层卷积结构以得到物种对象ROI边缘特征图、物种对象ROI纹理特征图、物种对象ROI形状特征图； 将物种对象ROI边缘特征图、物种对象ROI纹理特征图、物种对象ROI形状特征图分别输入空间注意力模块以得到物种对象ROI边缘空间显著特征图、物种对象ROI空间显著纹理特征图、物种对象ROI空间显著形状特征图； 融合物种对象ROI边缘空间显著特征图、物种对象ROI空间显著纹理特征图、物种对象ROI空间显著形状特征图以得到物种对象ROI多尺度空间显著融合特征图，包括：计算物种对象ROI边缘空间显著特征图、物种对象ROI空间显著纹理特征图和物种对象ROI空间显著形状特征图中各个位置的特征值均值以得到物种对象ROI均值特征图；基于物种对象ROI均值特征图，分别计算物种对象ROI边缘空间显著特征图、物种对象ROI空间显著纹理特征图和物种对象ROI空间显著形状特征图的空间相对梯度响应以得到物种对象ROI边缘空间显著响应特征图、物种对象ROI空间显著纹理响应特征图和物种对象ROI空间显著形状响应特征图；对物种对象ROI边缘空间显著响应特征图、物种对象ROI空间显著纹理响应特征图和物种对象ROI空间显著形状响应特征图分别进行局部热区卷积核函数处理以得到物种对象ROI边缘空间显著融合感知特征图、物种对象ROI空间显著纹理融合感知特征图和物种对象ROI空间显著形状融合感知特征图；将物种对象ROI边缘空间显著融合感知特征图、物种对象ROI空间显著纹理融合感知特征图和物种对象ROI空间显著形状融合感知特征图进行点加融合以得到物种对象ROI多尺度空间显著融合特征图； 将物种对象ROI多尺度空间显著融合特征图输入专家注意力分类器的全连接层进行特征展平化以得到物种对象ROI分类特征向量； 将物种对象ROI分类特征向量输入专家注意力分类器的分类头以得到专家预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京国遥新天地信息技术股份有限公司，其通讯地址为：100000 北京市朝阳区安翔北里11号11幢3层301；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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