[发明专利]基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质在审
| 申请号： | 202210278653.0 | 申请日： | 2022-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN114722921A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 龙汉;郭云霄;赵润豪;谢欣嘉;冯凯源;尹江婷;盖顺;周尚德;喻钟意;许英龙 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/10;G06V10/50;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质，方法包括：获取目标地区的气候数据和历史报告数据；利用检测和分类系统对历史报告数据进行大黄蜂检测，将识别为大黄蜂的黄蜂图像添加至黄蜂数据集；将气候数据和黄蜂数据集输入构建的蜂后迁移预测模型，输出目标地区预测的黄蜂分布地图并计算地图区域的黄蜂值。气候数据包括目标地区的温度数据和湿度数据，历史报告数据包括目标地区内各地点报告的疑似大黄蜂图像。蜂后迁移预测模型基于蒙特卡罗计算构建，模型中设定蜂后向适合黄蜂生存的方向移动的概率最大且每个蜂巢中蜂后数量受环境随机因子约束，黄蜂值用于指示大黄蜂出现相应地区的概率。黄蜂迁移预测性能较强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 黄蜂 迁移 预测 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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