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龙图腾网获悉生态环境部环境规划院申请的专利一种基于深度学习实现生态产品的价值分析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：CN120031262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510502907.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于深度学习实现生态产品的价值分析方法及系统是由彭小红;邹天远;乔雄彪;张黎明;张宗文;芦红;孙宁;丁贞玉;赵云皓设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习实现生态产品的价值分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生态产品价值分析技术领域，一种基于深度学习实现生态产品的价值分析方法及系统，包括：确定文化景区，获取热门景点区域组，依次从热门景点区域组中提取一个热门景点区域，并对所提取的热门景点区域均执行如下操作：获取生物多样性价值，计算热门景点区域的净化空气价值，获取净化空气价值阈值，对所述热门景点区域执行绿色植被优化操作，得到优化区域景点，获取优化区域景点的优化成本价值，汇总最优价值景点，得到热门景点区域组所对应的最优价值景点组，基于优化成本价值及最优价值景点组完成基于深度学习实现生态产品的价值分析。本发明可提高生态产品价值的准确评估及生态资源的科学管理。

本发明授权一种基于深度学习实现生态产品的价值分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习实现生态产品的价值分析方法，其特征在于，所述方法包括： 确定文化景区，其中，文化景区包括多个景点区域，且每个区域景点包括摄像头； 基于多个景点区域获取热门景点区域组，包括：基于多个景点区域获取游客流量组、游客评价组及景点收入组，包括： 从多个景点区域中依次提取一个景点区域，并对所提取的景点区域均执行如下操作： 利用所述摄像头及预设的拍摄频率拍摄景点区域，得到游览景点区域视频，其中，游览景点区域视频包括多张游览景点区域图像； 对多张游览景点区域图像中每一张游览景点区域图像均执行模糊图像筛选操作，得到清晰景点图像集，其中，清晰景点图像集为多个游客的图像集，且一个游客对应清晰景点图像集中的多个清晰景点图像； 在多个游客中依次提取游客，基于清晰景点图像集获取游客第一次出现时间及游客第二次出现时间； 基于第一次出现时间及第二次出现时间获取驻留时间，其中，驻留时间为第二次出现时间减去第一次出现时间后，得到的差值； 判断驻留时间与预设的驻留时间阈值； 若确认出驻留时间大于等于预设的驻留时间阈值，则基于第一次出现时间获取初始游客图像； 汇总初始游客图像，得到初始游客图像集，基于初始游客图像集获取游客流量值； 汇总游客流量值，得到多个景点区域所对应的游客流量组，基于多个景点区域获取游客评价组及景点收入组； 所述基于初始游客图像集获取游客流量值，包括： 对初始游客图像集进行排序，得到排列游客图像集，依次从排列游客图像集中提取一张排列游客图像，并对所提取的排列游客图像均执行如下操作： 将排列游客图像作为目标游客图像，从排列游客图像集中剔除目标游客图像，得到剔除游客图像集； 从剔除游客图像集中依次提取剔除游客图像，并对所提取的剔除游客图像均执行如下操作： 将目标游客图像及剔除游客图像执行相似度检测操作，得到图像相似度； 若图像相似度大于等于预设的图像相似度阈值，则将所述剔除游客图像作为候选游客图像，汇总候选游客图像，得到候选游客图像集，从候选游客图像集识别标识游客图像，将标识游客图像及目标游客图像进行组合，得到目标游客图像组； 将候选游客图像集从剔除游客图像集中进行剔除，得到更新游客图像集，将更新游客图像集作为排列游客图像集，返回所述依次从排列游客图像集中提取一张排列游客图像的步骤，直至更新游客图像集为空集； 汇总目标游客图像组，得到目标游客图像组集，获取目标游客图像组集中目标游客图像组数量，将目标游客图像组数量作为游客流量值； 其中，热门景点区域组包括多个热门景点区域； 依次从热门景点区域组中提取一个热门景点区域，并对所提取的热门景点区域均执行如下操作： 接收生态价值分析指令，根据热门景点区域及生态价值分析指令获取生物多样性价值； 根据生物多样性价值计算热门景点区域的净化空气价值，获取净化空气价值阈值，比较净化空气价值与净化空气价值阈值； 若净化空气价值大于等于净化空气价值阈值，则将所述热门景点区域作为最优价值景点； 若净化空气价值小于净化空气价值阈值，则对所述热门景点区域执行绿色植被优化操作，得到优化区域景点，获取优化区域景点的优化成本价值，将优化区域景点作为热门景点区域，返回所述根据热门景点区域及生态价值分析指令获取生物多样性价值的步骤； 分别汇总最优价值景点及优化成本价值，得到热门景点区域组所对应的最优价值景点组及优化成本价值组，基于优化成本价值组及最优价值景点组完成基于深度学习实现生态产品的价值分析。

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