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龙图腾网获悉杭州觅睿科技股份有限公司申请的专利一种适用于低照度环境下的野生动物种类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：CN120954057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511481299.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种适用于低照度环境下的野生动物种类识别方法是由顾海军;赵刚强;金伟;应红力设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于低照度环境下的野生动物种类识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别分类领域，公开了一种适用于低照度环境下的野生动物种类识别方法，其包括：目标图像的获取，实时获取存在有野生动物的目标图像；图像处理，对于获取的目标图像通过小波变换进行图像处理；图像识别，使用深度学习对处理图像进行学习获取权重，对权重进行傅里叶变换，获取傅里叶域信息，结合图像的元信息，通过非线性嵌入的多层全连接神经网络对元信息进行向量化，结合向量化后的信息进行图像的识别。本发明通过频域信息叠加空间域信息的改进方法，结合动物出现的时间，地理位置信息，在增加少量参数的前提下，有效提升户外野生动物识别能力，尤其是在低照度低分辨率下对野生动物细分类能力。

本发明授权一种适用于低照度环境下的野生动物种类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于低照度环境下的野生动物种类识别方法，其方法包括： 目标图像的获取，实时获取存在有野生动物的目标图像； 图像处理，对于获取的目标图像通过小波变换进行图像处理；小波域图像的获取，通过小波变换获取不同频率的图像，采用无损方式获取高低频图像，即小波域图像； 图像识别，使用深度学习对处理图像进行学习获取权重，对权重进行傅里叶变换，获取傅里叶域信息，通过非线性嵌入的多层全连接神经网络对图像的元信息进行向量化，其中，元信息包括事件发生时间，海拔高度信息、经度信息、纬度信息、温度信息和湿度，结合向量化后的信息进行图像的识别，具体包括： 傅里叶域权重的生成，对于学习获取的权重使用快速傅里叶变换进行学习，生成傅里叶域互不相交权重，获取傅里叶域互不相交权重； 空间域信息的生成，利用傅里叶域中学习得到的傅里叶域互不相交权重，通过反傅里叶变换得到对应空间域权重，结合注意力机制，生成空间域动态权重，空间域信息包括空间域动态权重； 图像信息的融合，对于获取的小波域图像、傅里叶域信息和空间域信息进行融合；获取保留高频细节信息的特征图。

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