(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210467063.2 (22)申请日 2022.04.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114581855 A (43)申请公布日 2022.06.03 (73)专利权人 深圳格隆汇信息科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道大冲社区大冲商务中心 （三期） 4栋 33B (72)发明人 陈守红　 (74)专利代理 机构 深圳汉林汇融知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44850 专利代理师 吴洪波 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/246(2017.01) (56)对比文件 CN 112649002 A,2021.04.13 CN 112541921 A,2021.0 3.23 CN 104035620 A,2014.09.10 梅中海等.利用红外相机监测望东垟高山湿 地自然保护区鸟兽的初步研究. 《浙江 林业科 技》 .2021,第41卷(第3期),第93 -98页. 审查员 谭岳峰 (54)发明名称 一种基于大数据的信息收集方法与系统 (57)摘要 本发明涉及区域监测技术领域， 具体公开了 一种基于 大数据的信息收集方法与系统， 所述方 法包括获取用户输入的目标区域， 确定检测路 径， 在所述检测路径上设置采样点； 基于所述采 样点获取含有温度层和时间信息的子图像组， 进 而确定区域图像组； 根据所述 温度层对所述区域 图像组进行轮廓识别， 确定静物轮廓和动物轮 廓； 对所述静物轮廓和动物轮廓进行特征识别， 根据特征识别结果生成区域状态报告。 本发明通 过预设的采样点获取区域图像组； 然后对所述区 域图像组进行轮廓识别， 确定 静物轮廓和动物轮 廓， 再对所述静物轮廓和动物轮廓进行特征识 别， 根据特征识别结果生成区域状态报告； 本发 明智能化水平极高， 信息获取全面， 数据可存性 良好。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 114581855 B 2022.08.02 CN 114581855 B 1.一种基于大 数据的信息收集方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取用户输入的目标区域， 基于所述目标区域确定检测路径， 根据预设的采集参数在 所述检测路径上设置采样点； 基于所述采样点获取含有温度层和时间信 息的子图像组， 基于时间信 息连接不同采样 点处获取到的子图像组， 得到区域图像组； 根据所述温度层对所述区域图像组进行轮廓识别， 确定静物轮廓和动物轮廓， 并确定 动物轮廓的运动轨 迹； 所述运动轨迹为向量； 对所述静物轮廓和运动轨 迹进行特征识别， 根据特 征识别结果 生成区域状态报告； 所述根据所述温度层对所述区域图像组进行轮廓识别， 确定静物轮廓和动物轮廓， 并 确定动物轮廓的运动轨 迹的步骤 包括： 提取区域图像组中各区域图像的温度层， 得到温度层组； 依次计算所述温度层组中相邻温度层的温度差值， 得到 差值图像组； 对所述差值图像组中的差值图像进行逻辑运算， 根据逻辑运算结果确定静物轮廓和动 物轮廓； 在所述区域图像组中标记所述动物轮廓， 确定所述动物轮廓的特征点， 连接所述特征 点， 得到所述动物轮廓的运动轨 迹； 对所述静物轮廓进行 特征识别的步骤 包括： 统计所述 区域图像组中各区域图像的时间信 息， 将统计到的时间信 息输入训练好的时 间计算模型， 得到区域图像组的时间索引； 在所述区域图像组中提取静物轮廓对应的静物区域， 对所述静物区域进行色值识别， 确定静物区域的色值均值； 根据不同区域图像组的时间索引对所述色值均值进行排序， 确定样本点， 并根据所述 样本点拟合静物变化曲线； 将所述静物变化曲线与预设的参 考曲线进行比对， 根据比对结果 生成静物状态报告； 对所述运动轨迹进行特征识别的步骤 包括： 统计所述 区域图像组中各区域图像的时间信 息， 将统计到的时间信 息输入训练好的时 间计算模型， 得到区域图像组的时间索引； 读取区域图像组中各动物轮廓的运动轨迹， 基于所述运动轨迹确定动物轮廓的运动参 数； 所述运动参数包括 运动范围和运动速度； 根据所述运动参数对所述运动轨迹进行分类， 得到与区域图像组为映射关系的动物 表； 所述动物 表包括运动轨迹项和运动参数项； 比对各区域图像组对应的动物表， 根据比对结果确定动物表中的风险数据项， 基于所 述风险数据项生成动物状态报告。 2.根据权利要求1所述的基于大数据的信 息收集方法， 其特征在于， 所述获取用户输入 的目标区域， 基于所述 目标区域确定检测路径， 根据预设的采集参数在所述检测路径上设 置采样点的步骤 包括： 显示预设的地图， 并开放信息接收端口， 基于所述信息接收端口接收用户输入的边界 信息， 基于所述 边界信息确定目标区域； 其中， 所述 边界信息包括 点位信息和线段信息； 获取采集端的采集参数， 基于所述采集参数确定单次采集区域； 所述采集参数包括采权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114581855 B 2集高度和采集广角； 基于所述单次采集区域将所述目标区域切分为条形区域， 基于切分得到的条形区域确 定检测路径； 基于所述单次采集区域将所述条形区域切分为子区域， 基于切分得到的子区域在所述 检测路径上设置采样点。 3.根据权利要求2所述的基于大数据的信 息收集方法， 其特征在于， 所述基于切分得到 的条形区域确定检测路径的步骤 包括： 确定切分得到的条 形区域的中心线， 生成主路径线； 连接相邻中心线的端点， 生成辅路径线； 基于所述主路径线和所述辅路径线生成检测路径。 4.根据权利要求1所述的基于大数据的信 息收集方法， 其特征在于， 所述基于所述采样 点获取含有温度层和时间信息的子图像组， 基于时间信息连接不同采样点处获取到的子图 像组， 得到区域图像组的步骤 包括： 实时获取采集端的位置信息， 当所述采集端运动到所述采样点时， 获取含有温度层和 时间信息的子图像组， 基于所述时间信息对所述子图像组中的子图像进行排序； 基于检测路径确定采样点 顺序， 基于采样点的顺序对不同子图像组进行排序； 提取不同子 图像组中同一编号的子 图像， 基于子 图像组的顺序连接各子 图像， 得到区 域图像组。 5.一种基于大 数据的信息收集系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 采样点确定模块， 用于获取用户输入的目标 区域， 基于所述目标区域确定检测路径， 根 据预设的采集 参数在所述检测路径上设置采样点； 图像组获取模块， 用于基于所述采样点获取含有温度层和时间信息的子 图像组， 基于 时间信息连接不同采样点处获取到的子图像组， 得到区域图像组； 轨迹确定模块， 用于根据所述温度层对所述区域图像组进行轮廓识别， 确定静物轮廓 和动物轮廓， 并确定动物轮廓的运动轨 迹； 所述运动轨迹为向量； 特征识别模块， 用于对所述静物轮廓和运动轨迹进行特征识别， 根据特征识别结果生 成区域状态报告； 所述根据所述温度层对所述区域图像组进行轮廓识别， 确定静物轮廓和动物轮廓， 并 确定动物轮廓的运动轨 迹的内容包括： 提取区域图像组中各区域图像的温度层， 得到温度层组； 依次计算所述温度层组中相邻温度层的温度差值， 得到 差值图像组； 对所述差值图像组中的差值图像进行逻辑运算， 根据逻辑运算结果确定静物轮廓和动 物轮廓； 在所述区域图像组中标记所述动物轮廓， 确定所述动物轮廓的特征点， 连接所述特征 点， 得到所述动物轮廓的运动轨 迹； 对所述静物轮廓进行 特征识别的内容包括： 统计所述 区域图像组中各区域图像的时间信 息， 将统计到的时间信 息输入训练好的时 间计算模型， 得到区域图像组的时间索引； 在所述区域图像组中提取静物轮廓对应的静物区域， 对所述静物区域进行色值识别，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114581855 B 3