CN113178060A - 一种野生动物ai检测方法及检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于人工智能技术领域，特别是涉及一种野生动物AI检测方法及检测系统。所述野生动物AI检测方法包括以下步骤，(1)获取检测区域内的视频或图像信息；(2)将视频或图像信息通过AI人工智能图像处理系统进行处理，获取动物或人类的信息；(3)将动物或人类的信息标注存储，发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备；(4)根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储。实现了动物的自动识别自动抓取，使得动物的检测、监控和跟踪效率更高。

Description

一种野生动物AI检测方法及检测系统
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，特别是涉及一种野生动物AI检测方法及检测系统。
背景技术
现有的野生动物监测及保护系统，都是采用红外相机安装在森林里或者普通的可见光监控安装在动物必经之路上，用来捕捉野生动物的图像及视频，然后人工分拣信号画面，来分析某个时期动物的生活习性及监测野生动物不被偷猎及盗猎。
现有技术中，设备采集回来的图片或者视频信号，还需要人工值守在那里，或者是隔一段时间后，再来分拣出有用的野生动物信息，效率低下和发现野生动物或者偷盗猎情况后，都已经很滞后了。现有技术还无法解决这一问题。
发明内容
本发明公开了一种野生动物AI检测方法及检测系统，解决了现有技术中的野生动物监管监测及时性差，效率低的技术问题。
为了实现上述目的，本发明提供了，一种野生动物AI检测方法，所述野生动物AI检测方法包括以下步骤，
(1)获取检测区域内的视频或图像信息；
(2)将视频或图像信息通过AI人工智能图像处理系统进行处理，获取动物或人类的信息；
(3)将动物或人类的信息标注存储，发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备；
(4)根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储。
进一步的，所述野生动物AI检测方法还包括，(5)对存储结果信息进行人工效验。
进一步的，在步骤(4)之后对设定超过时间阈值未检测到的动物进行提示报警。
进一步的，动物超出保护区域或预警区域时，进行报警。
进一步的，在步骤(5)之后将人工效验后的数据信息输入至神经网络模型。
进一步的，将人工筛选后的图像用于训练图像，利用多张训练图像对所述神经网络模型进行训练，将神经网络模型用于动物识别。
本发明的另一个方面，公开了一种野生动物AI检测系统，包括野生动物监控模块、野生动物识别模块、GIS平台模块和系统管理模块；野生动物监控模块通过5G网络连接野生动物识别模块；系统管理模块分别与野生动物识别模块和GIS平台模块连接；所述野生动物监控模块为视频监控摄像头，用于防止在动物必经之路实现对动物的录像拍摄；所述野生动物识别模块为AI人工智能图像处理系统，通过AI人工智能图像处理系统实现动物的自动识别；系统管理模块用于对整个系统进行管理，在进行动物识别后发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备，另外根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储；GIS平台模块用于地图量算、野生动物定位、地图制作和地图发布。
进一步的，视频监控摄像头上还连接有红外识别系统。
进一步的，通过GIS平台模块进行保护区域和预警区域划定。
本发明相比现有技术的有益效果是：通过AI技术的应用与视频图像采集设备的结合，从而实现了动物的自动识别自动抓取，使得动物的检测、监控和跟踪效率更高，另外通过神经网络模型的进一步应用，使得动物识别的准确性更高。
附图说明
图1是本发明所述野生动物AI检测系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一参数集合和第二参数集合等是用于区别不同的参数集合，而不是用于描述参数集合的特定顺序。
在本发明实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个元件是指两个元件或两个以上元件。
本文中术语“和/或”，是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，显示面板和/或背光，可以表示：单独存在显示面板，同时存在显示面板和背光，单独存在背光这三种情况。本文中符号“/”表示关联对象是或者的关系，例如输入/输出表示输入或者输出。
在本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
现有技术中，设备采集回来的图片或者视频信号，还需要人工值守在那里，或者是隔一段时间后，再来分拣出有用的野生动物信息，效率低下和发现野生动物或者偷盗猎情况后，都已经很滞后了。本发明通过，视频设备获取检测区域内的视频或图像信息；然后将视频或图像信息通过AI人工智能图像处理系统进行处理，获取动物或人类的信息；接下来将动物或人类的信息标注存储，发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备；最后根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储。在有人经过时，更加可以进行报警，从而显著提高了动物监测、管理效率的同时，更加有效的防止了偷猎行为的发生。
实施例1，一种野生动物AI检测方法，所述野生动物AI检测方法包括以下步骤，通过可见光和红外补光灯的视频监控摄像头获取检测区域内的视频或图像信息，然后通过5G无线网络将采集到的信息传递给野生动物识别模块；然后通过将视频或图像信息通过AI人工智能图像处理系统进行处理，获取动物或人类的信息；在获取得到人类或动物的信息后，将动物或人类的信息标注存储，发出报警提示，将每只动物都进行不同的编号标记，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备，监管者可以通过终端设备直接查看动物信息情况，管理者还可以通过终端设备上安装的GIS平台模块和系统管理模块实现动物保护区域的划定，然后将划定保护区域的地图信息进行存储。当设备再次检测到动物超出了划定保护区域范围时，向终端设备发出报警提示。
根据动物种类以及动物特征标注动物编号，比如野猪1类，根据个体特征编号个体1001，鹿2类，标注个体2001等，将各种检测到的动物进行个体编号，然后认为的通过GIS平台模块在地图上划定保护区域及预警区域，并进行存储。然后通过与软件系统的配合，通过野生动物监控模块所处的位置，实时检测动物的活动位置，如果超出预警区域则系统发出提示或报警，提醒人们，如果超出保护区，则发出不同的提示，检测人员根据需要选择将动物移除保护区或者重新进行划分保护区进行监测。
示例性的，当监测到有人为活动时，发出报警，及时联系当地森林公安，确定人员身份予以登记核实，防止偷猎行为。
示例性的，所述野生动物AI检测方法还包括，对存储结果信息进行人工效验，从而进一步提高信息准确性，同时将一些误差或者无法区分动物个体的信息进行完善补充。
示例性的，所述野生动物AI检测方法，还包括在一定设置阈值时间段未检测发现已经标注编号的动物时，对未检测到的动物进行提示报警，提醒监测人员关注该动物，看是出现事故还是其它原因消失，予以落实登记。
示例性的，动物超出保护区域或预警区域时，进行报警。
示例性的，将人工效验后的数据信息输入至神经网络模型，进行神经网络学习分析。
示例性的，将人工筛选后的图像用于训练图像，利用多张训练图像对所述神经网络模型进行训练，将神经网络模型用于动物识别。
本发明的另一个方面，公开了一种野生动物AI检测系统，如图1所示，包括野生动物监控模块、野生动物识别模块、GIS平台模块和系统管理模块；野生动物监控模块通过5G网络连接野生动物识别模块；系统管理模块分别与野生动物识别模块和GIS平台模块连接；所述野生动物监控模块为视频监控摄像头，用于防止在动物必经之路实现对动物的录像拍摄；所述野生动物识别模块为AI人工智能图像处理系统，通过AI人工智能图像处理系统实现动物的自动识别；系统管理模块用于对整个系统进行管理，在进行动物识别后发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备，另外根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储；GIS平台模块用于地图量算、野生动物定位、地图制作和地图发布。
示例性的，视频监控摄像头上还连接有红外识别系统，通过红外识别系统有效节约电能，在未检测到动物时电源处于关闭状态，视频设备停止工作。
示例性的，通过GIS平台模块进行保护区域和预警区域划定。
野生动物识别模块包括野生动物识别、野生动物分类、野生动物跟踪、超过警戒线预警、多边形区域预警、野生动物滞留预警、野生动物汇聚预警、野生动物数量统计、野生动物预警统计和野生动物分类统计功能。
野生动物监控模块包括视频观看、云台控制、变倍、焦距调节、抓拍、录像、预置位设置、云台参数设置、状态查询、视频观看、时间设置、播放操作、相机录像视频存储设置、相机图片抓拍路径设置、相机野生动物识别敏感度设置、相机预置位停留时间设置。
GIS平台模块包括专题地图、地图操作、地图打印、地图量算、野生动物定位、服务搭建、地图制作和地图发布。
系统管理模块用户管理、组织结构管理、角色管理、权限管理和短信平台管理。
利用可见光和红外补光灯的视频监控，布置在野生动物的必经之路或者经常活动的范围，利用AI动物识别及人识别，人脸识别等算法技术，直接在服务器平台上自动识别，自动进行野生动物分类，并自动统计，并保存识别的野生动物或人类的视频并在视频上进行实时的标注，并可以在软件平台上设置报警，一旦识别到野生动物或人类，就自动报警，这样一来，就能实时的让监控中心的人不用再像以前的技术方式一样，还要人工值守和人工分拣资料。
通过AI技术的应用与视频图像采集设备的结合，从而实现了动物的自动识别自动抓取，使得动物的检测、监控和跟踪效率更高，另外通过神经网络模型的进一步应用，使得动物识别的准确性更高。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (9)

1.一种野生动物AI检测方法，其特征在于：所述野生动物AI检测方法包括以下步骤，
(1)获取检测区域内的视频或图像信息；
(2)将视频或图像信息通过AI人工智能图像处理系统进行处理，获取动物或人类的信息；
(3)将动物或人类的信息标注存储，发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备；
(4)根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储。
2.根据权利要求1所述的野生动物AI检测方法，其特征在于：所述野生动物AI检测方法还包括，(5)对存储结果信息进行人工效验。
3.根据权利要求1所述的野生动物AI检测方法，其特征在于：在步骤(4)之后对设定超过时间阈值未检测到的动物进行提示报警。
4.根据权利要求1所述的野生动物AI检测方法，其特征在于：动物超出保护区域或预警区域时，进行报警。
5.根据权利要求2所述的野生动物AI检测方法，其特征在于：在步骤(5)之后将人工效验后的数据信息输入至神经网络模型。
6.根据权利要求5所述的野生动物AI检测方法，其特征在于：将人工筛选后的图像用于训练图像，利用多张训练图像对所述神经网络模型进行训练，将神经网络模型用于动物识别。
7.一种野生动物AI检测系统，其特征在于：包括野生动物监控模块、野生动物识别模块、GIS平台模块和系统管理模块；野生动物监控模块通过5G网络连接野生动物识别模块；系统管理模块分别与野生动物识别模块和GIS平台模块连接；所述野生动物监控模块为视频监控摄像头，用于防止在动物必经之路实现对动物的录像拍摄；所述野生动物识别模块为AI人工智能图像处理系统，通过AI人工智能图像处理系统实现动物的自动识别；系统管理模块用于对整个系统进行管理，在进行动物识别后发出报警提示，同时连同动物或人类的地理位置信息发送给终端设备，另外根据动物种类以及动物特征标注动物编号，划定保护区域及预警区域，并进行存储；GIS平台模块用于地图量算、野生动物定位、地图制作和地图发布。
8.根据权利要求7所述的野生动物AI检测，其特征在于：视频监控摄像头上还连接有红外识别系统。
9.根据权利要求7所述的野生动物AI检测，其特征在于：通过GIS平台模块进行保护区域和预警区域划定。
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