(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210854745.9 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 中国科学院半导体 研究所 地址 100083 北京市海淀区清华 东路甲35 号 (72)发明人 郭慧敏　鉴海防　王洪昌　朱文旗　 李文昌　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 张博 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 生态区内的鸟类检测方法、 装置以及电子设 备 (57)摘要 本公开提供了一种生态区内的鸟类检测方 法、 装置以及电子设备， 该方法包括： 利用边缘端 智能设备对生态区内的景象进行采集， 得到待检 测图像数据集， 其中， 待检测图像数据集中包括 多帧待检测的图像数据； 将待检测图像数据集中 的每帧图像数据输入预先训练好的鸟类识别模 型中， 输出第一目标图像数据集， 第一目标图像 数据集表征为待检测图像数据集中包括鸟类的 图像数据。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 115100687 A 2022.09.23 CN 115100687 A 1.一种生态区内的鸟类 检测方法， 其特 征在于， 包括： 利用边缘端智能设备对生态区内的景象进行采集， 得到待检测图像数据集， 其中， 所述 待检测图像数据集中包括多帧待检测的图像数据； 将所述待检测图像数据集中的每帧所述图像数据输入预先训练好的鸟类识别模型中， 输出第一目标图像数据集， 所述第一目标图像数据集表征为所述待检测图像数据集中包括 鸟类的图像数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 在输出第一目标图像数据集后还 包括： 基于多进程技术策略， 确定鸟类位置确定进程、 鸟类细粒度识别进程和鸟类密度估计 进程的执 行顺序； 根据所述执行顺序执行所述鸟类位置确定进程、 所述鸟类细粒度识别进程和所述鸟类 密度估计进程； 在识别得到第一预设数量类型的鸟类的情况 下， 结束执 行所述鸟类位置确定进程； 在识别得到第二预设数量类型的鸟类的情况下， 结束执行所述鸟类细粒度识别进程； 以及 在识别得到第三预设数量类型的鸟类的情况 下， 结束执 行所述鸟类密度估计进程。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述根据 所述执行顺序 执行所述鸟类位 置确定进程、 所述鸟类细粒度识别进程和所述鸟类密度估计进程之前， 还 包括： 基于所述多进程技术策略， 建立多进程共享列表， 其中， 所述多进程共享列表包括鸟类 位置列表、 鸟类密度列表和鸟类种类列表； 其中， 所述鸟类位置列表用于在执行所述鸟类位置确定进程的情况下， 存储输出的鸟 类的位置数据直至结束执 行所述鸟类位置确定进程； 所述鸟类密度列表用于在执行所述鸟类密度估计进程的情况下， 存储输出的鸟类的数 量数据直至结束执 行所述鸟类密度估计进程； 所述鸟类种类列表用于在执行所述鸟类细粒度识别进程的情况下， 存储输出的鸟类的 种类数据直至结束执 行所述鸟类细粒度识别进程。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述执 行所述鸟类位置确定进程， 包括： 将所述第一目标图像数据集中的每帧所述图像数据输入预先训练好的鸟类识别模型 中， 输出鸟类在所述图像数据中所处的所述 位置数据； 以及 根据所述鸟类在所述图像数据中所处 的位置数据对所述图像数据进行标记， 得到第 二 目标图像数据集。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述执 行所述鸟类细粒度识别进程， 包括： 将所述第二目标图像数据集输入预先训练好的细粒度模型， 得到第 二目标图像数据集 中鸟类的所述种类数据。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述执 行所述鸟类密度估计进程， 包括： 将所述第一目标图像数据集中的每帧所述图像数据输入预先训练好的密度模型中， 输 出第一目标图像数据集对应的鸟群密度图。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 在所述输出第 一目标图像数据集对应的鸟 群密度图后还 包括： 利用局域网将鸟群密度图传输到前端展示设备进行展示， 其中， 所述鸟群密度图包括权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100687 A 2所述数量数据和鸟类标识。 8.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 在得到所述位置数据和种类数据后还包 括： 基于鸟类的位置数据和种类数据生成鸟群种类图， 其中， 所述鸟群种类图中包括第二 目标图像数据集中所有鸟类的位置数据和种类数据； 以及 利用局域网将鸟群种类图传输 到前端展示设备进行展示。 9.一种生态区内的鸟类 检测装置， 其特 征在于， 包括： 第一得到模块， 用于利用边缘端智能设备对生态区内的景象进行采集， 得到待检测图 像数据集， 其中， 所述待检测图像数据集中包括多帧待检测的图像数据； 以及 第一输出模块， 用于将所述待检测图像数据集中的每帧所述图像数据输入预先训练好 的鸟类识别模型中， 输出第一 目标图像数据集， 所述第一 目标图像数据集表征为所述待检 测图像数据集中包括鸟类的图像数据。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储器， 被配置为存 储一个或多个程序， 其中， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个 处理器实现权利要求1～8中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100687 A 3