买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于多重编解码的野生动物检测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：CN117011886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310740850.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多重编解码的野生动物检测方法是由包晓安;谢誉;张娜;吴彪;涂小妹;金瑜婷设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重编解码的野生动物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多重编解码的野生动物检测方法，属于计算机视觉、深度学习领域。训练一个包含多重编解码模块的野生动物检测模型，多重编解码模块由若干个单一编解码结构构成，单一编解码结构内设有内部跳跃连接和自顶向下的下采样反馈连接，相邻两个单一编码结构之间设有外部跳跃连接和自底向上的上采样反馈连接；将训练好的野生动物检测模型部署到服务器上，根据检测结果的置信度，将包含野生动物的视频片段保存到相应的本地文件夹中。本发明模型中的多重编解码模块能够深度挖掘低层与高层的信息差异，利用反馈连接将高层信息与低层信息进行深层次融合，提升了特征提取能力，能够准确地检测出小目标动物，显著降低夜晚出没动物的误检率。

本发明授权一种基于多重编解码的野生动物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重编解码的野生动物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据自然保护区摄像头采集的视频进行抽帧，将图像作为样本数据集，并对样本图像中的每个野生动物进行分类标记； 步骤2：建立由骨干网络、多重编解码模块和预测模块构成的野生动物检测模型，所述的多重编解码模块由若干个单一编解码结构构成，所述的单一编解码结构为n层，自顶向下层数依次增加，包括串联的n个编码器和n-1个解码器，单一编解码结构内设有内部跳跃连接和自顶向下的下采样反馈连接，相邻两个单一编码结构之间设有外部跳跃连接和自底向上的上采样反馈连接； 所述的单一编解码结构中，内部跳跃连接具体为：第1层编码器F1的输入为外部输入特征图，第2至n层编码器中的任一层Fi的输入为第i-1层编码器Fi-1的输出，第1至n-2层解码器中的任一层F'i的输入为第i层编码器Fi的输出和第i+1层解码器F'i+1的输出，第n-1层解码器F'n-1的输入为第n-1层编码器Fn-1的输出和第n层编码器Fn的输出； 所述的单一编解码结构中，自顶向下的下采样反馈连接具体为：在单一编解码结构中的第2至n-1层编码器中的任一层Fi之后设置下采样反馈连接层，自顶向下依次命名为Mi，2≤i≤n-1；每一层下采样反馈连接层Mi的输出作为解码器F'i的输入，此外，第n-1层下采样反馈连接层Mn-1的输出还作为编码器Fn的输入； 每一层下采样反馈连接层的输入及计算公式如下： 其中，f1×1表示1×1的卷积操作，Fn-1表示第n-1层编码器，Mn-1表示第n-1层下采样反馈连接层； 所述的相邻两个单一编码结构之间，自底向上的上采样反馈连接具体为：在第k个单一编码结构的第2至n-1层解码器的任一层F'k,i与第k+1个单一编码结构的的第2至n-1层编码器的相应层Fk+1,i之间设置上采样反馈连接层，自底向上依次命名为Pi，n-1≥i≥2；每一层上采样反馈连接层Pi的输出作为编码器Fk+1,i的输入，此外，第2层上采样反馈连接层P2的输出还作为解码器F'k,1输入； 每一层上采样反馈连接层的输入及计算公式如下： 其中，f1×1表示1×1的卷积操作，F'k,n-1表示第k个单一编码结构的第n-1层解码器，Fk,n表示第k个单一编码结构的第n层编码器，Pn-1表示第n-1层上采样反馈连接层； 步骤3：利用步骤1中的样本数据集对野生动物检测模型进行训练； 步骤4：将训练好的野生动物检测模型部署到服务器上； 步骤5：利用训练好的野生动物检测模型对自然保护区摄像头采集到的视频进行野生动物检测； 步骤6：根据检测结果的置信度，将包含野生动物的视频片段保存到相应的本地文件夹中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区2号大街928号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。