(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210669102.7 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 西安天和防务 技术股份有限公司 地址 710000 陕西省西安市高新区西部大 道158号 (72)发明人 李雪　刘博　邱锋　李武娟　 冯今媛　潘登　 (74)专利代理 机构 深圳中一联合知识产权代理 有限公司 4 4414 专利代理师 李倩 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 确定动物种类的方法及装置 (57)摘要 本申请提供了确定动物种类的方法及 装置， 涉及动物监测技术领域。 该方法包括： 对获取到 的待识别动物的图像进行特征数据提取， 得到第 一特征数据， 第二特征数据和第三特征数据， 第 一特征数据包括待识别动物的动物体表数据， 第 二特征数据包括动物姿态数据， 第三特征数据包 括动物捕食信息， 利用多维度的特征数据输入不 同的模型， 得到多维度的识别结果， 根据多维度 的识别结果确定待识别动物的动物种类， 即使待 识别动物的图像中某一维度的特征数据缺失， 可 能导致某 一维度下的识别结果不准确， 但根据其 他维度的特征数据可以得到相对准确的动物种 类识别结果， 这样综合得到的动物种类相对比较 准确， 从而可以提高动物种类识别的准确率。 权利要求书2页 说明书20页 附图3页 CN 115035450 A 2022.09.09 CN 115035450 A 1.确定动物种类的方法， 其特 征在于， 所述方法应用于第一设备， 包括： 获取待识别动物的视频流， 所述视频流包括第一图像； 提取所述第一图像的第一特征数据， 第二特征数据和第三特征数据， 所述第一特征数 据包括所述待识别动物的动物体表的轮廓， 所述动物体表的颜色或所述动物体表的纹理中 的至少一项； 所述第二特征数据包括所述待识别动物的动物姿态； 所述第三特征数据包括 所述待识别动物的捕食信息； 将所述第一特 征数据输入第一模型， 输出第一识别结果； 将所述第二特 征数据输入第二模型， 输出第二识别结果； 将所述第三特 征数据输入第三模型， 输出第三识别结果； 根据所述第 一识别结果、 所述第 二识别结果和所述第 三识别结果确定所述待识别动物 的目标动物种类。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取与所述视频流对应的声 音数据； 将所述声音数据输入第 四模型， 输出第 四识别结果， 所述第 四识别结果指示所述待识 别动物的种类； 若所述目标动物种类与所述第四识别结果指示的所述待识别动物的种类相符， 根据 所 述第四识别结果以及所述声 音数据更新所述第四模型； 若所述目标动物种类与所述第四识别结果指示的所述待识别动物的种类不相符， 输出 第一指令， 所述第一指令用于指示人工校准所述第四识别结果； 接收校准后的所述第四识别结果； 根据所述校准后的所述第四识别结果和所述声 音数据更新所述第四模型。 3.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取与所述视频流对应的声 音数据； 将所述声音数据输入第五模型， 输出第五识别结果， 所述第五识别结果指示所述待识 别动物的种类； 其中， 所述根据所述第一识别结果、 所述第二识别结果和所述第三识别结果确定所述 待识别动物的目标动物种类， 包括： 根据所述第一识别结果、 所述第二识别结果、 所述第三识别结果和所述第五识别结果 确定所述待识别动物的目标动物种类。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取与所述视频流对应的声 音数据； 根据所述声 音数据， 确定所述目标动物种类的健康状况。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在根据第一识别结果、 第二识别结果和第三 识别结果确定所述待识别动物的目标动物种类之后， 所述方法还 包括： 根据所述第一特 征数据确定所述目标动物种类的第一 健康状况； 根据所述第二特 征数据确定所述目标动物种类的第二 健康状况； 根据所述第三特 征数据确定所述目标动物种类的第三 健康状况； 其中， 所述 根据所述声 音数据， 确定所述目标动物种类的健康状况， 包括： 根据所述第一健康状况、 所述第 二健康状况、 所述第 三健康状况和所述声音数据， 确定权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115035450 A 2所述目标动物种类的健康状况。 6.如权利要求1中所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 对所述第一图像中相同的动物种类的动物标记相同的标签， 对不同的动物种类的动物 标记不同的标签， 得到标记后的第一图像； 在所述根据第 一识别结果、 第 二识别结果和第 三识别结果确定所述待识别动物的目标 动物种类之后， 所述方法还 包括： 统计所述标记后的第 一图像中所述目标动物种类的标签数量， 确定所述目标动物种类 的数量。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一识别结果用于指示所述待识别动物 的种类， 所述第二识别结果用于指示所述待识别动物的种类， 所述第三识别结果用于指示 所述待识别动物的种类； 在所述根据第一识别结果、 第二识别结果和第三识别结果确定所 述待识别动物的目标动物种类之后， 所述方法还 包括： 在动物信息数据库中获取与所述第一图像的相似度最大的第二图像； 将所述第二图像输入只需要浏览一次YOLO算法， 得到第一动物种类； 若所述第一动物种类与所述目标动物种类相同， 根据所述目标动物种类以及所述第 一 特征数据更新所述第一模型； 根据所述目标动物种类以及所述第二特征数据更新所述第二 模型； 根据所述目标动物种类以及所述第三特 征数据更新所述第三模型； 或者， 若所述第一动物种类与所述目标动物种类不同， 输出第二指令， 所述第二指令用于指 示人工校准所述目标动物种类； 接收校准后的所述目标动物种类； 根据所述校准后的所述目标动物种类和所述第 一特征数据 更新所述第 一模型； 根据 所 述校准后的所述目标动物种类和所述第二特征数据更新所述第二模型； 根据所述校准后的 所述目标动物种类和所述第三特 征数据更新所述第三模型。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述动物信息数据库包括动物体表数据库、 动物姿态数据库以及动物捕食信息数据库， 所述在动物信息数据库中获取与所述第一图像 的相似度最大的第二图像， 包括： 获取所述动物体表数据库中与所述第一特 征数据对应的相似度最大的第一体表数据； 获取所述动物运动状态数据库中与所述第二特征数据对应的相似度最大的第一姿态 数据； 获取所述动物捕食状态数据库中与所述第三特征数据对应的相似度最大的第一捕食 信息； 根据所述第一体表数据、 所述第一姿态数据和所述第一捕食信息得到所述第二图像。 9.确定动物种类的装置， 包括处理器， 所述处理器与存储器耦合， 所述处理器用于执行 所述存储器中存 储的计算机程序或指令时， 以实现如权利要求1 ‑8中任意一项所述的方法。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质上存储有计算机程序， 所 述计算机程序被处 理器执行时， 以实现如权利要求1 ‑8任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115035450 A 3