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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202210536031.3 | 专利名称: | 基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法 |
申请日: | 2022-05-17 | 申请/专利权人 | 武汉工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G10L17/26 分类检索 |
公开/公告日: | 2024-06-18 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN114863937B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
浏览量: | 2 | 所属领域: | 人工智能 机器学习 声纹识别 生物信息学 生态保护 环境监测专利转让搜索 |
应用场景:野生动物调查与保护;生态多样性评估;自然保护区管理;鸟类行为研究;智能音频分类系统;环境噪声监控辅助工具
摘 要:本发明提供了基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法,通过计算log‑Mel频谱图的一阶差分系数和二阶差分系数,反映鸟鸣信号的变化过程,在保留物种有效信息的同时减少环境噪声等无关因素的影响,提升了识别鸟类物种的准确率;减少了环境背景噪声等无关因素的影响,有效识别了自然场景下的多种鸟类物种。本发明采用深度迁移学习微调VGG16模型构建特征提取器,提升了少样本训练数据下深度卷积神经网络的泛化能力,减少了参数训练,提升了运行效率。本发明将鸟鸣信号更准确的映射为鸟类物种,对自然环境中多种鸟类鸣声均具有良好的识别性能。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2025/06/27 | 专利权的转移 | 登记生效日: 2025.06.12 专利权人由武汉工程大学变更为深圳泓越信息科技有限公司 国家或地区由中国变更为中国 地址由430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号变更为518000 广东省深圳市龙华区大浪街道横朗社区华兴路13号智云产业园A栋1104 |
2024/06/18 | 授权 | |
2022/08/23 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G10L 17/26 专利申请号: 202210536031.3 申请日: 2022.05.17 |
2022/08/05 | 公开 |
申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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