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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类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：CN119723171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411768368.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法是由张军国;赵恩庭;张长春;田野;孔孜亦;葛永泰;李京航设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法，包括：在物种分类树的纲、目、科、属和种五个分类层级上进行分类，通过提供更丰富的物种判定信息降低复核模型结果的人工成本。该方法利用类别间的层次关系，引入软决策和路径矫正策略，提高了层次化分类的准确率和一致性。当在细粒度的物种级别分类错误时，模型提供的粗粒度结果也具有参考价值。

本发明授权基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法在权利要求书中公布了：1.基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、持续监测获取野生动物监测图像数据，形成监测图像数据集，并构建图像分类模型用于对所获取的野生动物监测图像数据进行分类； S2、基于物种分类树构建图像分类模型的思考路径，向模型中输入图像样本，输出对应物种分类树多个层级的分类结果，具体包括如下内容： S2.1、根据类别间从属关系设计文本提示，以使得图像分类模型利用类别间的层次结构进行分类； S2.2、基于物种分类树的自上而下的层次化分类，沿着分类树从根结点到叶结点的路径，细化物种的分类； S2.3、设计分类路径的纠正策略，使用软决策的分类概率，利用上一层级的概率分数对当前层级logits分数进行修正，削弱先前层级的决策结果的影响；所述软决策的分类概率的计算公式为： scorel＝softmaxmapscorel-1,l·logitslτ 其中，l表示当前分类层级；score0＝1N；logitsl表示经掩码运算的第l层类别相似度分数的向量，维度为1×N；map·用于将上一层级的分数scorel-1映射到第l层的子类别的位置上，并与该层的logits分数对应相乘；τ表示独立系数，用于控制上一层级的分类概率对当前层级分类的影响程度； S3、基于S2所设计的分类策略，利用S1中所构建的监测图像数据集对图像分类模型进行训练，通过训练所得的稳定模型完成野生动物监测图像层次化分类工作。

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北京林业大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学；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”。