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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利野生动物监测图像误触发图像筛选方法及存储介质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：CN116127112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310019821.9，技术领域涉及：G06F16/535；该发明授权野生动物监测图像误触发图像筛选方法及存储介质是由张军国;谢将剑;刘洋;葛永泰设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本野生动物监测图像误触发图像筛选方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种野生动物监测图像误触发图像筛选方法及存储介质，方法包括：获取相机拍摄的监测图像，构建训练集；使用所述训练集对网络模型进行训练，得到图像筛选模型；从待筛选相机拍摄的所有图像中获取一张空拍图像作为参考图像，剩余的图像作为待筛选图像；将所述参考图像和待筛选图像输入到所述图像筛选模型中，得到筛选结果。本发明以基于三元组损失度量学习的误触发图像判别技术为主体，可以判别红外触发相机的误触发图像进而将其过滤，最终实现红外触发相机野生动物监测图像原始数据中无效数据过滤的自动化，避免了海量监测数据的人工筛选，有助于促进野生动物保护工作的智能化和信息化。

本发明授权野生动物监测图像误触发图像筛选方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种野生动物监测图像误触发图像筛选方法，其特征在于，包括： 获取相机拍摄的监测图像，构建训练集； 使用所述训练集对网络模型进行训练，得到图像筛选模型； 从待筛选相机拍摄的所有图像中获取一张空拍图像作为参考图像，剩余的图像作为待筛选图像； 将所述参考图像和待筛选图像输入到所述图像筛选模型中，得到筛选结果； 所述训练集包括多个图像三元组，每个所述图像三元组包括一张基准样本、一张正样本和一张负样本，每个所述图像三元组的基准样本相同，每个所述图像三元组的正样本和负样本均不相同；其中， 从相机拍摄的空拍图像中随机选择一张作为基准样本； 从相机拍摄的监测图像数据集中随机选取一张无动物的误触发图像作为正样本； 从相机拍摄的监测图像数据集中随机选取一张包含野生动物的有效图像作为负样本； 使用所述训练集对网络模型进行训练，得到图像筛选模型，包括： 将每个图像三元组依次输入网络模型中，输出得到模型总损失； 持续进行迭代，若所述模型总损失符合预设条件，停止对所述网络模型进行训练，将当前网络模型作为图像筛选模型； 所述将每个图像三元组依次输入网络模型中，输出得到模型总损失，包括： 根据所述图像三元组的负样本计算得到物种分类损失； 对所述图像三元组的基准样本、正样本和负样本进行特征提取，得到基准样本特征向量、正样本特征向量和负样本特征向量； 基于度量学习计算正样本特征向量与基准样本特征向量之间的第一实际距离和负样本特征向量与基准样本特征向量之间的第二实际距离； 根据第一实际距离与第一理想距离之间的第一差距、第二实际距离与第二理想距离之间的第二差距计算得到三元组损失；其中，所述第一理想距离为正样本特征向量与基准样本特征向量之间的理想距离为0，所述第二理想距离为特征向量与基准样本特征向量之间的理想距离为1； 将所述三元组损失与物种分类损失进行加权计算得到模型总损失。

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