基于AI训练的物种鉴定方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN117011884A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310612058.0

    申请日:2023-05-26

    Inventor: 郑耿

    Abstract: 本发明提供了一种基于AI训练的物种鉴定方法、系统、介质及设备,包括:收集现有野外动物图片数据集并进行标注分类;以YOLO预训练的深度模型为基础,使用对应神经网络对图片进行分类训练;将图片分割成多个网格,通过各个网格预设的框图计算特征值,同时与验证集的框图比较覆盖率,验证准确率;以训练后的模型为基础继续训练,直到准确率满足预设条件;以最终神经网络为基础创建识别服务,当得到新的野生动物图片时,自动识别照片内的野生动物,通知外来物种位置,并收集图片,扩充图片数据集。本发明通过采用物种自动识别、自动通知的方式,简化野生动物的识别流程及方法,增加了监控野生动物的效率,简化了监控野生动物物种的流程。

    一种用于对森林生态效益补偿方式计算方法

    公开(公告)号:CN116579899A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310334333.7

    申请日:2023-03-31

    Inventor: 牛香 王兵

    Abstract: 本发明提供一种用于对森林生态效益补偿方式计算方法,涉及森林生态技术领域。一种用于对森林生态效益补偿方式计算方法,包括以下步骤:计算森林生态资产的总价值,所述森林生态资产的总价值,包括直接价值和间接价值两部分,计算直接价值,所述直接价值是森林生态系统产生的直接的经济价值,包括现存的林木价值和森林每年提供的林下产品价值净现值的总和,计算间接价值,所述间接价值是森林未来预期每年产生的生态系统调节服务价值净现值的总和。通过计算全国森林生态资产的直接和间接价值的方法,这种计算方法比较真实、科学地反映了人类对森林生态系统提供的各种服务的补偿,即受益者对提供者给予的补偿。

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