[發(fā)明專利]基于人工智能的區(qū)域數(shù)據(jù)檢測平臺

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210117304.0
• 申請日: 2022-02-08
• 公開（公告）號: CN114429309B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 閆雪
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市潤信數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 合肥初云專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34273
• 代理人: 徐冬

本發(fā)明涉及一種基于人工智能的區(qū)域數(shù)據(jù)檢測平臺，包括：信息提取機構(gòu)，用于獲取每一山林監(jiān)控區(qū)域在每天的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量；網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用機構(gòu)，用于將需要預(yù)判的山林監(jiān)控區(qū)域周圍預(yù)設(shè)總數(shù)的各個鄰近山林監(jiān)控區(qū)域在昨日的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量作為學習處理后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各份輸入數(shù)據(jù)以運行所述網(wǎng)絡(luò)，獲得需要預(yù)判的山林監(jiān)控區(qū)域當天的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量。通過本發(fā)明，能夠根據(jù)不同山林地區(qū)的野獸類型數(shù)量為不同山林地區(qū)定制人工智能網(wǎng)絡(luò)以完成基于鄰近區(qū)域的過往野獸分布數(shù)據(jù)對本地區(qū)域未來的野獸分布數(shù)據(jù)的分析處理，從而為山林地區(qū)的野獸管理提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的區(qū)域數(shù)據(jù)檢測平臺。

背景技術(shù)

人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，研究目的是促使智能機器會聽(語音識別、機器翻譯等)、會看(圖像識別、文字識別等)、會說(語音合成、人機對話等)、會思考(人機對弈、定理證明等)、會學習(機器學習、知識表示等)、會行動(機器人、自動駕駛汽車等)。

當前，對于監(jiān)控的山林地區(qū)，由于地形復雜且覆蓋面積較大，采用人工巡視模式很難完成對每一區(qū)域出現(xiàn)的野獸類型和野獸分布數(shù)量的統(tǒng)計和分析，因此，一般采用現(xiàn)場設(shè)置攝像頭的模式進行數(shù)據(jù)采集和處理，顯然，這種模式缺乏預(yù)見性，無法確定未來日期的野獸分布信息，自然無法進行相應(yīng)的管理資源的調(diào)配。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于人工智能的區(qū)域數(shù)據(jù)檢測平臺，能夠根據(jù)不同山林地區(qū)的野獸類型數(shù)量為不同山林地區(qū)定制人工智能網(wǎng)絡(luò)以完成基于鄰近區(qū)域的過往野獸分布數(shù)據(jù)對本地區(qū)域未來的野獸分布數(shù)據(jù)的分析處理，從而為提升了山林地區(qū)的野獸目標的監(jiān)控效果。

相比較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明至少需要具備以下兩處突出的實質(zhì)性特點：

(1)為不同的監(jiān)控的山林地區(qū)選擇不同的人工智能網(wǎng)絡(luò)，以基于鄰近區(qū)域的過往野獸分布數(shù)據(jù)分析本地區(qū)域未來的野獸分布數(shù)據(jù)，監(jiān)控的山林地區(qū)內(nèi)分布的野獸類型越豐富，人工智能網(wǎng)絡(luò)的學習次數(shù)越多；

(2)具體的分析過程中，將需要預(yù)判的山林監(jiān)控區(qū)域周圍預(yù)設(shè)總數(shù)的各個鄰近山林監(jiān)控區(qū)域在昨日的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量作為學習處理后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各份輸入數(shù)據(jù)以運行學習處理后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得輸出的需要預(yù)判的山林監(jiān)控區(qū)域當天的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種基于人工智能的區(qū)域數(shù)據(jù)檢測平臺，所述平臺包括：

區(qū)域劃分機構(gòu)，用于將監(jiān)控的山林地區(qū)進行均勻分割以獲得多個面積相等的山林監(jiān)控區(qū)域，并為每一個山林監(jiān)控區(qū)域提供一個唯一的固定長度的二進制編碼標識的區(qū)域編號；

信息提取機構(gòu)，與所述區(qū)域劃分機構(gòu)連接，用于針對每一山林監(jiān)控區(qū)域，獲取其在每天的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量；

首層創(chuàng)建機構(gòu)，與所述信息提取機構(gòu)連接，用于創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單份輸出數(shù)據(jù)為選擇山林監(jiān)控區(qū)域在選擇日期的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)設(shè)總數(shù)的各份輸入數(shù)據(jù)為選擇山林監(jiān)控區(qū)域周圍預(yù)設(shè)總數(shù)的各個鄰近山林監(jiān)控區(qū)域在選擇日期的前一天的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量；

次層創(chuàng)建機構(gòu)，與所述首層創(chuàng)建機構(gòu)連接，用于采用各個歷史日期的出現(xiàn)野獸類型以及每一出現(xiàn)野獸類型對應(yīng)的出現(xiàn)數(shù)量對所述首層創(chuàng)建機構(gòu)創(chuàng)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行多次學習，以獲得學習處理后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；