[发明专利]利用生物声学特征进行深海生态系统评价的方法及系统

权利要求书

1.一种利用生物声学特征进行深海生态系统评价的方法，其特征在于，包括：

获取深海生态系统中各种生物的声学信号；

根据所述声学信号，确定深海生物种类和深海生物数量；

根据所述声学信号、深海生物种类和深海生物数量，对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；

获取待测海域的深海生物声学信号；

将所述待测海域的深海生物声学信号输入至所述训练后的神经网络模型进行预测，得到待测海域的深海生物种类和数量。

2.根据权利要求1所述的利用生物声学特征进行深海生态系统评价的方法，其特征在于，所述获取深海生态系统中各种生物的声学信号，具体包括：

通过自容式水听器获取深海生态系统中各种生物的声学信号。

3.根据权利要求1所述的利用生物声学特征进行深海生态系统评价的方法，其特征在于，所述根据所述声学信号，确定深海生物种类和数量，具体包括：

采用语音特征提取方法对所述声学信号进行分析，提取深海生物的声学特征；

结合同步采集的影像资料，以及生物诱捕器捕获的生物种类和数量，将所述深海生物的声学特征与深海生物进行配对，得到深海生物声学特征的分类结果，所述分类结果包括深海生物的种类和数量。

4.根据权利要求1所述的利用生物声学特征进行深海生态系统评价的方法，其特征在于，所述根据所述声学信号、深海生物种类和深海生物数量，对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型，具体包括：

将所述声学信号作为输入，所述深海生物种类和所述深海生物数量作为输出，对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型。

5.一种利用生物声学特征进行深海生态系统评价的系统，其特征在于，包括：

第一声学信号获取模块，用于获取深海生态系统中各种生物的声学信号；

生物种类及生物数量确定模块，用于根据所述声学信号，确定深海生物种类和深海生物数量；

网络训练模块，用于根据所述声学信号、深海生物种类和深海生物数量，对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；

第二声学信号获取模块，用于获取待测海域的深海生物声学信号；

预测模块，用于将所述待测海域的深海生物声学信号输入至所述训练后的神经网络模型进行预测，得到待测海域的深海生物种类和数量。

6.根据权利要求5所述的利用生物声学特征进行深海生态系统评价的系统，其特征在于，所述第一声学信号获取模块，具体包括：

第一声学信号获取单元，用于通过自容式水听器获取深海生态系统中各种生物的声学信号。

7.根据权利要求5所述的利用生物声学特征进行深海生态系统评价的系统，其特征在于，所述生物种类及生物数量确定模块，具体包括：

声学特征提取单元，用于采用语音特征提取方法对所述声学信号进行分析，提取深海生物的声学特征；

生物种类及生物数量确定单元，用于结合同步采集的影像资料，以及生物诱捕器捕获的生物种类和数量，将所述深海生物的声学特征与深海生物进行配对，得到深海生物声学特征的分类结果，所述分类结果包括深海生物的种类和数量。

8.根据权利要求5所述的利用生物声学特征进行深海生态系统评价的系统，其特征在于，所述网络训练模块，具体包括：

网络训练单元，用于将所述声学信号作为输入，所述深海生物种类和所述深海生物数量作为输出，对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型。