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龙图腾网获悉浙江弄潮儿智慧科技有限公司申请的专利一种野生动植物物种的识别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：CN120470544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510968474.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种野生动植物物种的识别方法是由刘添忻;程钶;张剑;田元;刘妙燕;赵斌;钟伟良;陈一霖设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种野生动植物物种的识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种野生动植物物种的识别方法，包括：对采集的与目标物种关联的生物数据和环境数据进行预处理，获取待分析数据，生物数据包括关联目标物种的图像、音频和定位数据，环境数据包括与目标物种的生存环境关联的气象和物理环境数据，目标物种为野生动物或野生植物；对待分析数据进行特征提取、将所提取的多模态特征基于时间对齐；基于动态调整后的各模态特征的权重，将对齐后的多模态特征进行特征融合，生成目标物种的综合特征向量；基于目标大模型对综合特征向量进行处理，获取目标物种的至少一个物种名称和各物种名称的置信度，基于置信度确定最终名称。本申请通过引入环境特征处理和动态调整权重机制，可智能且准确地进行物种识别。

本发明授权一种野生动植物物种的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种野生动植物物种的识别方法，其特征在于，包括： 对采集的与目标物种关联的生物数据以及环境数据进行预处理，获取所述目标物种对应的待分析数据，所述生物数据包括关联所述目标物种的图像数据、音频数据以及定位数据，所述环境数据至少包括与所述目标物种的生存环境关联的气象数据和物理环境数据，所述目标物种为野生动物或野生植物； 对所述待分析数据进行特征提取、并将所提取的多模态特征基于时间对齐，所述多模态特征包括生物特征以及环境特征，所述生物特征包括在所述图像数据中提取的图像特征、在所述音频数据中提取的音频特征以及在所述定位数据中提取的定位特征； 基于动态调整后的各模态特征的权重，将经过对齐处理的多模态特征进行特征融合，生成指示所述目标物种的综合特征信息的综合特征向量，各模态特征的权重基于多模态特征对物种识别的实时贡献度动态调整；其中，将经过对齐处理的图像特征、音频特征、定位特征以及环境特征进行特征拼接，生成高维特征向量； 为所述多模态特征中的每个模态特征分配初始权重，将所分配的初始权重融合至所述高维特征向量，生成基准特征向量，所述环境特征的初始权重基于所述环境数据对所述目标物种生存和识别的影响程度确定，所述生物特征中各模态特征的初始权重基于各模态特征在物种识别中所预估的重要性分配； 基于目标参数动态调整所述基准特征向量中各模态特征的权重以及基于权重平滑生物学约束机制控制权重变化幅度，根据权重经过动态调整的所述基准特征向量生成所述综合特征向量； 基于目标大模型对所述综合特征向量进行推理分析，获取所述目标物种对应的至少一个物种名称以及各物种名称的置信度，基于各物种名称的置信度确定所述目标物种的物种名称，包括： 根据所述目标物种对应的综合特征向量对所述目标大模型进行优化，并基于优化后的目标大模型对所述综合特征向量进行推理分析，具体包括：将所述目标物种对应的综合特征向量与所述目标大模型的特征表示进行融合，以及动态调整不同模态特征的权重，以优化所述目标大模型； 根据优化后的目标大模型输出的推理分析结果，获取所述目标物种对应的至少一个物种名称以及各物种名称的置信度； 基于所述目标物种的先验信息对所述至少一个物种名称分别对应的置信度进行修正； 基于修正后的物种名称的置信度确定所述目标物种的物种名称。

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