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龙图腾网获悉中科北纬(北京)科技有限公司;河南省野生动物保护中心申请的专利一种基于人工智能的野生动物疫病监测与防控方法及系统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：CN121281867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511803568.1，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于人工智能的野生动物疫病监测与防控方法及系统是由张代宝;闫志玲;张江波;郭准;钱文;李艳华;李璐璐;赵亮;成俊文;郭玉新;李阔;孙国庆;魏存文设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的野生动物疫病监测与防控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及动物监测技术领域，提供了一种基于人工智能的野生动物疫病监测与防控方法及系统，该系统通过布设多模态传感器节点，实时采集野生动物的视频流、体表温度、空气病原体浓度、声音特征和VOCs谱图等数据，并通过边缘计算单元中的野性度AI模型进行实时推理，评估动物的健康状态及疫病风险，结合多源风险知识图谱与图神经网络，系统动态调整疫情发生概率阈值，生成精准的防控指令，如风险区域划分、隔离预警和物资投放方案，在疫病风险确认后，系统通过多种通信链路发送预警信息至防控中心，并通过强化学习持续优化防控策略。该方法实现了野生动物疫病防控的智能化、精准化，并能实时应对复杂的生态环境变化，显著提高了防控效率与准确性。

本发明授权一种基于人工智能的野生动物疫病监测与防控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的野生动物疫病监测与防控方法，其特征在于，包括： 步骤S1：在野生动物栖息地布设由多种类型传感器组成的多模态监测节点； 步骤S2：获取野生动物视频流，通过部署在边缘计算单元中的野性度AI模型对视频流进行实时推理，输出各野生动物个体的野性度分值； 步骤S3：当所述野性度分值低于预设野性度阈值时，判定该野生动物为高疫病风险个体； 步骤S4：通过所述多种类型传感器采集该野生动物体表温度、空气病原体浓度、声音特征、VOCs特征，获取该野生动物患疫病的可能程度； 步骤S5：将该动物患疫病的可能程度与区域网关中的多源风险知识图谱融合，并通过图神经网络推理得到当前区域该野生动物疫情发生概率； 步骤S6：当该野生动物疫情发生概率超过预设动态概率阈值时，区域网关立即向防控中心发送预警； 其中，步骤S1具体包括：在野生动物栖息地布设由可见光-红外双光谱成像模块、生物气溶胶检测模块、光粒子化气体检测模块、环境参数传感器阵列、声学传感器阵列的多模态监测节点；设置与各多模态监测节点通信连接的区域网关，用于汇聚所述多模态监测节点监测到的监控及传感数据集，并将其传输至云端处理单元； 步骤S2中所述获取野生动物视频流具体包括：利用所述多种类型传感器中的可见光-红外双光谱成像模块持续获取野生动物视频流；所述通过部署在边缘计算单元中的野性度AI模型对视频流进行实时推理，输出野生动物个体的野性度分值具体包括：基于轻量化的目标检测与追踪模型识别并追踪视频中的野生动物个体，基于轻量化的姿态估计模型估计所述野生动物个体的关键骨骼点，基于时序行为识别模型，根据所述关键骨骼点的变化序列识别出所述野生动物个体的预设行为类别及其概率，根据识别出的各种预设行为类别的概率及对应行为类别预先设定的权重系数，获取该野生动物个体的野性度分值； 步骤S3具体包括：基于所述野生动物个体的物种属性、当前时间段和所处微环境，从预定义的阈值映射表中调用对应的动态野性度阈值；其中，所述当前时间段包括日出、日落、正午、午夜，所述微环境包括水源地、觅食区、开阔地；在预设的持续监测时间窗口内，若所述野生动物个体的野性度分值序列中，低于所述动态野性度阈值的采样点占比超过预设比例阈值，则判定该个体为高疫病风险个体； 步骤S5具体包括：在所述区域网管中构建并维护一个多源风险知识图谱，其中，所述多源风险知识图谱以图结构存储并动态更新以下节点及其关联边：气候突变节点、地质灾害节点、人类疫情节点、历史野生动物疫情节点；通过接入互联网数据API、卫星遥感数据接口，当监测到新的风险事件时，自动在多源风险知识图谱中创建相应节点和边，并为每条边赋予一个随时间衰减的动态权重；将所述该野生动物患疫病的可能程度添加到所述知识图谱中作为野生动物疫病个体节点；以所述野生动物疫病个体节点及其患疫病的可能程度为触发，启动图神经网络模型对当前区域的子图谱进行推理，所述图神经网络通过消息传递机制，聚合所述野生动物疫病个体节点与其他节点的边类型关系，生成一个表示该区域疫情发生概率的嵌入向量作为当前区域该野生动物疫情发生概率； 步骤S6具体包括：通过所述多源风险知识图谱中相关区域节点的疫情发生概率设置动态概率阈值；持续监测所述区域疫情发生概率，当前区域该野生动物疫情发生概率首次超过预设动态概率阈值时，启动预设第一时长的观察期；若在观察期内，所述区域疫情发生概率持续超过预设动态概率阈值的采样点比例达到预设采样点比例，则确认触发预警条件；当预警条件触发时，所述区域网关自动生成结构化的预警信息报文，该报文至少包括：预警区域的地理坐标范围、预警疫情概率值及动态概率阈值、所关联的高风险野生动物个体ID列表及其患疫病概率、所关联的主要风险知识图谱中对应的节点、时间戳与预警等级；通过至少两种不同的通信链路，将所述结构化预警信息报文并行发送至防控中心服务器；所述通信链路采用卫星通信链路作为主通道，并采用蜂窝网络链路作为备用通道。

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