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龙图腾网获悉陕西省动物研究所申请的专利基于红外影像的藏羚羊实时轨迹监测系统及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：CN120510569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510743852.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于红外影像的藏羚羊实时轨迹监测系统及方法是由吴晓民;吴冬;张洪峰;杨东东;巩匆然;李印虎设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外影像的藏羚羊实时轨迹监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于红外影像的藏羚羊实时轨迹监测系统及方法，具体涉及红外影像分析领域，用于解决藏羚羊迁徙轨迹监测问题，是通过红外相机阵列提取藏羚羊热斑，结合多尺度核密度估计与自适应割线分割技术，精细化处理热斑集合，提高个体和群体识别精度；通过簇间速度方向离散性和内部流速波动性的联合评估，辅以Jensen‑Shannon散度合成协向湍熵，实现移动单位的准确合并，确保轨迹连续完整；此外，毛发周期热谱映射校正利用历史数据增强监测鲁棒性，而卡尔曼预测与匈牙利匹配算法在滑动时窗内的应用，则生成连续迁徙轨迹序列，实现精细化目标识别与长时段数据连贯，为野外生态研究带来稳定可靠的监测手段与决策支撑。

本发明授权基于红外影像的藏羚羊实时轨迹监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于红外影像的藏羚羊实时轨迹监测方法，其特征在于，包括步骤： S1：高帧率红外相机阵列同步采集连续序列，以双向时域中值滤波建立温场基线并输出热斑集合； S2：对热斑集合执行多尺度核密度估计并依据自适应割线分割生成初级簇集合，同时记录各簇质心位移向量序列； 步骤S2包括以下内容： 对热斑集合执行多尺度核密度估计，生成密度图集合，揭示热斑的空间分布模式；基于密度图集合应用自适应割线分割算法，以鞍点为分割边界沿密度梯度下降方向划定分割线，生成初级簇集合，并计算每个初级簇的质心坐标；对初级簇集合中的每个初级簇，计算其质心在连续时间帧间的位移向量，记录质心位移向量序列； S3：联合评估簇间速度方向一致性与内部流速波动性，评估结果符合条件时，合并对应簇生成移动单位集合； 步骤S3包括以下内容： 对初级簇集合中的每对簇，联合评估簇间速度方向一致性与内部流速波动性；计算质心位移向量序列的同步离差，通过位移向量夹角平均值评估速度方向一致性；对每个簇，计算内部热斑位移向量模长的变异系数，作为质心流密湍度，评估内部流速波动性； 其中： 同步离差是通过选取一个时间窗口，提取每对簇在时间窗口内的位移向量子序列，对于时间窗口内的每一帧，计算两簇位移向量之间的夹角，将两向量的点积除以两模长的乘积，再取反余弦函数得到夹角值，并将时间窗口内所有帧的夹角值相加，除以时间窗口的帧数，得到夹角的平均值，获取同步离差； 变异系数是通过计算每个热斑位移向量模长与模长平均值的差，将这些差的平方相加后除以簇内热斑数量，再对结果开平方得到标准差，最后将标准差除以模长平均值，得到变异系数； 基于同步离差和质心流密湍度，应用Jensen-Shannon散度合成协向湍熵，综合评估运动特征相似性，计算逻辑首先是将同步离差和质心流密湍度归一化到0到1的区间，接着，计算两簇归一化质心流密湍度之间的Jensen-Shannon散度，先计算两归一化质心流密湍度的平均值，然后分别计算每个归一化质心流密湍度与平均值的Kullback-Leibler散度，将两个Kullback-Leibler散度的平均值作为Jensen-Shannon散度，最后，合成协向湍熵，用1减去归一化同步离差与Jensen-Shannon散度的乘积；根据协向湍熵与预设阈值的比较，利用聚类算法合并符合条件的簇，生成移动单位集合； S4：调用历史移动单位库并执行毛发周期热谱映射校正，将移动单位集合转换为校正移动单位集合； 步骤S4包括以下内容： 从历史移动单位库中检索与当前时间相邻的历史移动单位数据，生成历史移动单位特征集合；对当前移动单位集合中的每个移动单位，提取热谱特征和毛发周期特征，生成综合特征向量，并与历史移动单位特征集合中的特征向量进行相似度计算，确定匹配的历史移动单位；根据匹配结果更新当前移动单位的标识符和特征，生成校正移动单位集合； S5：针对校正移动单位集合在滑动时窗内应用卡尔曼预测与匈牙利匹配组合跟踪算法，输出连续轨迹序列并写入迁徙模型档案库。

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