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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法及其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：CN120544239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511046217.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法及其系统是由杨聪;林忠毅;周世诚;李俊景;刘星;高冰冰;马斯腾设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法及其系统，其中基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法，包括：根据图像数据和声纹数据进行多模态数据融合处理，进行类型识别，得到类型识别结果；多模态数据融合处理包括：对采集的数据进行的预处理，获得图像数据和声纹数据；将获取的图像数据和声纹数据进行跨模态特征提取，获得图像特征与声纹特征；将提取的图像特征与声纹特征进行层次化自适应动态多模态融合并进行类型识别，获得类型识别结果。本发明公开了一种基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法，能对鸟类种群动态和生态环境健康状况的高精度、实时化评估。

本发明授权基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的鸟类识别与生态监测方法，其特征在于，包括：获取图像数据和声纹数据； 根据图像数据和声纹数据进行多模态数据融合处理，进行类型识别，得到类型识别结果； 其中，所述多模态数据融合处理包括： 对采集的数据进行的预处理，获得图像数据和声纹数据； 将获取的图像数据和声纹数据进行跨模态特征提取，获得图像特征与声纹特征； 将提取的图像特征与声纹特征进行层次化自适应动态多模态融合并进行类型识别，获得类型识别结果； 跨模态特征提取包括以下步骤： 图像特征提取包括：采用骨干网络对图像数据提取多层级视觉特征，图像特征提取算法包括：定义第层输出为：；其中，为预处理后的图像，上标的B、C、H、W分别为批次、通道、高度、宽度，为实数域，为残差网络； 声纹特征提取：基于自监督学习机制对声纹数据提取时序声学特征，通过时域插值对齐图像空间维度，声纹特征提取算法包括： ；；其中，为预处理后的声纹梅尔频谱，为时域插值操作，为提取后的声纹特征，T是时间维度，H×W是空间维度；Reshape是张量重塑操作，为最终输出的伪空间音频表征。

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