一种多联动野生动物在线监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种多联动野生动物在线监测方法及系统，涉及野生动物智能监测领域，实时获取监测场景图像，当检测到异常热源时，进行标注，并截取当前帧画面，同时将当前位置进行上报；根据位置信息，控制图像采集模块抓取当前热源图像；对抓取到的热源图像进行预处理，对满足质量要求的图像进行识别，判断是否为野生动物，如果是野生动物则进行分类标注；根据设置权重选择判断是否跟踪当前物种活动轨迹；如需要跟踪，则启动云台继续跟踪，并实时显示当前跟踪场景画面。方法充分利用可见光和热成像技术，通过对系统的合理布局能够实现对野生动物大范围、长时间、多角度的实时监测，满足对野生动物监控保护工作的要求。野生动物监控保护工作的要求。野生动物监控保护工作的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种多联动野生动物在线监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及野生动物智能监测领域，尤其涉及一种多联动野生动物在线监测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，野生动物作为生物多样性的重要组成部分，其生存发展状况与生态系统的稳定和人类活动息息相关。但随着全球工业化进程的发展，大面积的野生动物栖息地被逐步侵蚀，呈现碎片化。
[0003]目前对野生动物的保护有结合互联网实现，比如现有技术中，申请号201910927314.9公开了一种野生动物信息管理方法、装置、终端、系统及存储介质，该文件通过获取至少一个野生动物保护区的保护区数据；并对野生动物保护区的保护区数据进行分析，从保护区数据中获取野生动画保护区的环境数据和位于野生动物保护区的野生动物的行为数据；该文件分别将每个野生动物保护区的野生动物信息(野生动物保护区的环境数据和位于野生动物保护区的野生动物的行为数据)存储至区块链的方式，该文件实现对野生动物信息的管理。该文件是基于区块链存储各个野生动物保护区的野生动物信息的方式，但是该文件无法及时获悉到野生动物的活动信息以及图像信息，进而无法及时对野生动物大范围、长时间、多角度的实时监测，导致对动物保护区的野生动物及时监控，无法满足对野生动物监控保护工作的要求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种多联动野生动物在线监测方法，方法充分利用可见光和热成像技术，通过对系统的合理布局能够实现对野生动物大范围、长时间、多角度的实时监测，满足对野生动物监控保护工作的要求。
[0005]方法包括：
[0006]步骤1：实时获取监测场景图像，当检测到异常热源时，进行标注，并截取当前帧画面，同时将当前位置进行上报；
[0007]步骤2：根据位置信息，控制图像采集模块抓取当前热源图像；
[0008]步骤3：对抓取到的热源图像进行预处理，对满足质量要求的图像进行识别，判断是否为野生动物，如果是野生动物则进行分类标注；
[0009]步骤4：根据设置权重选择判断是否跟踪当前物种活动轨迹；如需要跟踪，则启动云台继续跟踪，并实时显示当前跟踪场景画面。
[0010]进一步需要说明的是，步骤3中对抓取到的热源图像进行预处理方式采用图像数据增强技术，通过对热源图像旋转、平移、缩放、翻转、颜色变换、添加随机噪声的方式，扩充样本量。
[0011]进一步需要说明的是，步骤3还包括：在对热源图像进行提取；
[0012]提取方式采用LTP局部三值模式，LTP局部三值模式表达式如下，
[0013][0014]其中，g
i
(i＝0,1,
…
,P
‑
1)为邻域像素点灰度值，g
c
为邻域中心像素点灰度值，t为LTP算子的阈值，为画面像素点灰度值均值，为画面像素点灰度值均值，为Δg均值，为浮动区间，LTP
P,R
为编码方式，P,R分别为邻域像素点和半径；
[0015]通过引入邻域像素绝对距离标准差和相对距离标准差，将阈值取值与像素值相关联；
[0016]将LTP算子处理后，提取热源图像中的特征图像作为SSD算法的输入层；
[0017]根据SSD算法的匹配原则，将位置损失和置信损失进行加权和，表达式如下：
[0018][0019]其中，N是默认匹配框个数，α为位置损失和置信损失的比值，L
loc
(x,l,g)为位置损失，L
conf
(x,c)为置信损失。
[0020]进一步需要说明的是，SSD算法是基于最大IoU匹配的原则，给每个anchor分配一个真实标签，通过anchor与Groundtruth box比较计算重叠；
[0021]当IoU大于0.5时为正样本，否则是负样本，对应计算公式为：
[0022][0023]其中，G
t
为目标位置，D
r
为检测结果。
[0024]进一步需要说明的是，步骤3中还包括：对整体画面分块设定权重的方式构建图像质量函数F用于评价采集到的图像质量。
[0025]进一步需要说明的是，将采集图像设定为权重可调的15x17块，默认为“凸”字型权重；
[0026]根据图像质量函数将图像质量值F
()
>质量函数阈值T，且无法识别的疑似新物种图像素材存储到终端显示模块的存储器中，并在终端显示模块中提示疑似发现新物种。
[0027]进一步需要说明的是，图像质量函数F如下：
[0028][0029]其中，N为分块个数，W为对应像素块的权重，E
R
为目标区域的均值，E
B
为背景区域的均值，δ
B
为背景区域的标准差。
[0030]本专利技术还提供一种多联动野生动物在线监测系统，系统包括：图像采集模块、数据处理模块以及终端显示模块；
[0031]图像采集模块用于实时获取监测场景图像，当检测到异常热源时，进行标注，并截取当前帧画面，同时将当前位置发送给数据处理模块；
[0032]数据处理模块用于根据位置信息，控制图像采集模块抓取当前热源图像；
[0033]数据处理模块还对抓取到的热源图像进行预处理，对满足质量要求的图像进行识别，判断是否为野生动物，如果是野生动物则进行分类标注根据设置权重选择判断是否跟踪当前物种活动轨迹；
[0034]如需要跟踪，则启动云台继续跟踪，并通过终端显示模块实时显示当前跟踪场景画面。
[0035]进一步需要说明的是，图像采集模块采用可见光和红外热成像摄像机；
[0036]可见光和红外热成像摄像机选用非制冷焦平面阵列VOx探测器，可见光摄像机选用背照式超低照度星光级CMOS芯片。
[0037]进一步需要说明的是，还包括：用户设置模块；
[0038]用户设置模块用于设置系统工作状态，支持设置当前监控画面中不同物种动物的监测权重，根据权重最高的物种进行轨迹跟踪；支持预定义位置滤除功能；支持跨多设备联动监测功能。
[0039]从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：
[0040]本专利技术基于双波段摄像机的多联动野生动物在线监测系统，充分利用可见光和热成像技术，通过对系统的合理布局能够实现对野生动物大范围、长时间、多角度的实时监测，满足对野生动物监控的需要。
[0041]本专利技术还能够对野生动物图像信息进行汇总，方便监控人员进行查阅，有效的提升野生动物监控效率。还能够对野生动物图像数据高效率地收集、存储，并进行处理，可以基于野生动物的位置状态以及野生动物的类型实现监控。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1为多联动野生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多联动野生动物在线监测方法，其特征在于，方法包括：步骤1：实时获取监测场景图像，当检测到异常热源时，进行标注，并截取当前帧画面，同时将当前位置进行上报；步骤2：根据位置信息，控制图像采集模块抓取当前热源图像；步骤3：对抓取到的热源图像进行预处理，对满足质量要求的图像进行识别，判断是否为野生动物，如果是野生动物则进行分类标注；步骤4：根据设置权重选择判断是否跟踪当前物种活动轨迹；如需要跟踪，则启动云台继续跟踪，并实时显示当前跟踪场景画面。2.根据权利要求1所述的多联动野生动物在线监测方法，其特征在于，步骤3中对抓取到的热源图像进行预处理方式采用图像数据增强技术，通过对热源图像旋转、平移、缩放、翻转、颜色变换、添加随机噪声的方式，扩充样本量。3.根据权利要求1所述的多联动野生动物在线监测方法，其特征在于，步骤3还包括：在对热源图像进行提取；提取方式采用LTP局部三值模式，LTP局部三值模式表达式如下，其中，g
i
(i＝0,1,
…
,
‑
1)为邻域像素点灰度值，g
c
为邻域中心像素点灰度值，t为LTP算子的阈值，为画面像素点灰度值均值，为Δg均值，为浮动区间，LTP
P,R
为编码方式，P,R分别为邻域像素点和半径；通过引入邻域像素绝对距离标准差和相对距离标准差，将阈值取值与像素值相关联；将LTP算子处理后，提取热源图像中的特征图像作为SSD算法的输入层；根据SSD算法的匹配原则，将位置损失和置信损失进行加权和，表达式如下：其中，N是默认匹配框个数，α为位置损失和置信损失的比值，
loc
(x,,)为位置损失，L
conf
(x,c)为置信损失。4.根据权利要求3所述的多联动野生动物在线监测方法，其特征在于，SSD算法是基于最大IoU匹配的原则，给每个anchor分配一个真实标签，通过anchor与Groundtruth box比较计算重叠；当IoU大于0.5时为正样本，否则是负样本，对应计算公式为：
其中，G
t
为目标位置，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张同勋，李鹏，郭长林，赵天顺，
申请(专利权)人：济南和普威视光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：