【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及鸟类迁徙生态识别监测领域，具体涉及基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法。
技术介绍
1、生物智能（bio-inspired intelligence）在鸟类迁徙识别中的应用主要体现在模仿自然界的生物机制和群体行为，结合人工智能技术提升监测效率和监测精度；在鸟类迁徙生态识别监测技术中用到对鸟类进行声音、飞行姿态等图像进行识别，通过提取鸟类特征包括鸟类声音和图像等特征；提高鸟类生态识别的准确性。
2、公开的专利号为cn118522293b的专利为一种野生鸟类生态识别监测方法，通过建立鸟类数据库，根据不同种类的鸟的发音器官的构造的相似性，使鸟类鸣叫声音的能量较强的特征，获取音频活动区间的每一帧的近邻发声指数，近邻发声指数衡量了每一个声音帧呈现出的鸟类鸣叫特征的程度，根据近邻发声指数确定连通帧域，连通帧域即为呈现出的鸟类鸣叫特征的程度相近的各声音帧组成的声音片段；结合提取的声像数据和鸟类音频特征，确定每个音频活动区间中识别出的鸟类名称，根据识别出的鸟类名称，实现通过声像数据对野生鸟类的识别监测；旨在解决鸟类特征提取精...
【技术保护点】
1.基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求 1 所述的基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，其特征在于，所述 S1 步骤中的 BERT-BiLSTM-CRF 模型依次由 BERT 语言模型模块、BiLSTM 模型模块以及 CRF 模型模块构成，并基于该模型确定鸟类迁徙关联生态实体的实体识别过程：将历史鸟类迁徙关联实体语料标注成向量信息输入到BERT语言模型模块进行编码输出，输入向量为；输出向量为文本字向量的输出序列，输出序列为；
3.根据权利要求 2 所述的基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，...
【技术特征摘要】
1.基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求 1 所述的基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，其特征在于，所述 s1 步骤中的 bert-bilstm-crf 模型依次由 bert 语言模型模块、bilstm 模型模块以及 crf 模型模块构成，并基于该模型确定鸟类迁徙关联生态实体的实体识别过程：将历史鸟类迁徙关联实体语料标注成向量信息输入到bert语言模型模块进行编码输出，输入向量为；输出向量为文本字向量的输出序列，输出序列为；
3.根据权利要求 2 所述的基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，其特征在于，所述全局最优标签序列的获取方式为：
4.根据权利要求2所述的基于生物智能的鸟类迁徙生态识别监测方法，其特征在于，所述s1步骤还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：辛玉婷，赵宇，葛晴宇，周思聪，
申请(专利权)人：江苏省环境工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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