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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法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：CN119942222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510107489.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法是由张军国;赵恩庭;田野;张长春;孔孜亦;安家宁;陈嘉奇;王舜设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法，属于图像分类技术领域；本发明包括：建模监测点位与物种之间的相关性，并根据相关性强弱为样本分配权重，同时解耦点位分类和物种分类任务，以学习环境特征和物种特征。通过将点位所代表的环境信息作为物种分类的上下文，该方法增强模型对于物种与栖息地环境关系的理解，实现对分布外数据的有效泛化。

本发明授权基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法在权利要求书中公布了：1.基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将野生动物监测图像输入编码器中进行特征提取，对所获取的特征进行分析与处理以便于模型进行学习； S2、将S1中所得的图像特征划分为物种特征和点位特征，设计一种根据物种特征和点位特征分配样本权重的方法以增强模型的学习过程； S3、将物种特征和点位特征分别输入物种分类器和点位分类器中，利用分类器对所输入的物种特征和点位特征进行分类得到预测结果，计算物种分类损失和点位分类损失，并将分类损失和点位分类损失经过重加权形成最终的LoCo损失；具体包括如下内容： 使用加权损失进行优化选择softmax作为权重缩放的函数，具体计算公式为： 其中，w t为物种分类损失的权重，w c为点位分类损失的权重，Λ∙表示权重放缩函数，；，，和共同构成softmax的输入向量，调整上述两个任务权重大小以使模型聚焦于物种分类，引入一个超参数控制样本层级的权重缩放的程度； 对CoLoCo的监督过程进行解耦使其成为LoCo，明确分离用于点位分类的环境特征和用于物种分类的动物特征，其中特征提取过程、模型优化过程以及分类器的具体输入为： p t,p c=f tconcatx t,detachx c,f cx c L 1cp t,p c,y t,y c=L tp t,y t+L cp c,y c 其中，x t为物种特征，x c为点位特征，φ∙表示对输入图像x进行特征提取的编码器，f t为物种分类器，f c为点位分类器，p t和p c表示分类后得到的结果；y表示被监督的标签，concat∙操作表示特征拼接，detach∙操作表示取消物种分类损失在点位特征中的反向传播，以解耦物种特征与点位特征的优化过程； S4、基于S1~S3所述操作，构建野生动物监测图像分类模型，并完成模型的学习与训练；利用训练完成的模型完成不同环境中各个物种样本损失权重的估计以及物种分类工作。

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