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龙图腾网获悉四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)申请的专利一种基于深度学习的大熊猫野外追踪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：CN121074155B 。

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：202511254207.6，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权一种基于深度学习的大熊猫野外追踪方法是由乔麦菊;王疆评;管晓;孟长来;毛颖娟;刁元彬;黄琴;刘星宇设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的大熊猫野外追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的大熊猫野外追踪方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、利用安装在固定位置的摄像头采集实时野外环境图像，并提取实时野外环境图像中像素点的Lab三元组；S2、利用对比矩阵对像素点的Lab三元组的L通道值进行更新；S3、根据实时野外环境图像中像素点的a通道值和b通道值，计算绿红色相对立值和蓝黄色相对立值；S4、基于实时野外环境图像的绿红色相对立值和蓝黄色相对立值以及像素点更新后的L通道值，构建动态追踪定位模型，利用动态追踪定位模型确定实时野外环境图像的追踪结果。本发明实时监测大熊猫活动，为保护策略制定提供数据支持，有利于实现构建空地一体化的野生动物追踪体系。

本发明授权一种基于深度学习的大熊猫野外追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的大熊猫野外追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用安装在固定位置的摄像头采集实时野外环境图像，并提取实时野外环境图像中像素点的Lab三元组； S2、利用对比矩阵对像素点的Lab三元组的L通道值进行更新； S3、根据实时野外环境图像中像素点的a通道值和b通道值，计算绿红色相对立值和蓝黄色相对立值； S4、基于实时野外环境图像的绿红色相对立值和蓝黄色相对立值以及像素点更新后的L通道值，构建动态追踪定位模型，利用动态追踪定位模型确定实时野外环境图像的追踪结果； 所述S4中，动态追踪定位模型包括卷积层、池化层、乘法器M1、乘法器M2、第一注意力层、第二注意力层和输出层； 所述卷积层的输入端用于输入实时野外环境图像；所述卷积层的第一输出端和池化层的输入端连接；所述卷积层的第二输出端和第二注意力层的输入端连接；所述池化层的第一输出端和第二输出端分别与乘法器M1的输入端和乘法器M2的输入端一一对应连接；所述乘法器M1的输出端和乘法器M2的输出端均与第一注意力层的输入端连接；所述第一注意力层的输出端和第二注意力层的输入端连接；所述第二注意力层的输出端和输出层的输入端连接；所述输出层的输出端用于输出实时野外环境图像的追踪结果； 所述第一注意力层的表达式为： ； 式中，表示第一注意力层的处理结果，表示绿红色相对立值，表示蓝黄色相对立值，表示像素点的a通道值为0的像素点在实时野外环境图像的概率，表示像素点的a通道值为0的像素点在实时野外环境图像的概率，表示池化层的输出结果，表示指数； 所述第二注意力层的表达式为： 式中，表示第二注意力层的处理结果，表示第个像素点更新后的，表示偏置项，表示第一注意力层的处理结果，表示实时野外环境图像的像素点数量。

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四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)，其通讯地址为：610081 四川省成都市金牛区星辉西路18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”。

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