一种啮齿类动物智能监测方法及系统

本技术涉及病媒生物监测，具体是一种啮齿类动物智能监测方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、随着物联网技术的发展，智能化监测手段开始应用于病媒生物防制领域，出现了通过传感器进行啮齿类动物监测的相关技术。目前的监测方式主要通过在监测区域内布设捕获装置，当啮齿动物触发装置时记录触发事件，从而获取动物的出现信息。然而，在多个监测捕获装置同时工作的场景下，传统的监测方法仅能获知如“某个位置有鼠出现”这样的简单信息，无法区分不同个体所产生的触发事件，也难以将同一目标动物的多次触发行为关联起来形成连续的移动路径。当监测区域内存在多个啮齿动物活动时，不同个体触发的离散事件相互交织，导致无法准确追踪单只动物的活动规律。这种个体识别能力的缺失，使得监测数据仅能反映群体层面的粗略活动情况，难以实现对啮齿动物活动轨迹的精细化分析。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现啮齿类动物个体识别与活动轨迹追踪的智能监测方法、系统、计算机设备及存储介质。

2、第一方面，提供一种啮齿类动物智能监测方法，该方法包括：

3、获取多个触发事件，所述多个触发事件由部署于预设监测区域内的多个监测捕获装置分别响应于目标啮齿动物进入而生成，所述触发事件包括装置标识信息和触发时间戳；

4、基于所述装置标识信息，查询预设的装置位置映射表，将所述触发事件映射至预设监测区域地图上的对应位置，生成包含位置信息和触发时间戳的位置标记事件；

5、基于多个所述位置标记事件，构建以所述位置标记事件为节点和以触发时间戳先后顺序为边的时空关联图；

6、将所述时空关联图输入个体识别模型，所述个体识别模型基于最大可能移动速度约束求解所述时空关联图的最优路径划分，输出归属于同一目标啮齿动物的位置标记事件序列；

7、按照所述触发时间戳的先后顺序，将归属于所述同一目标啮齿动物的所述位置标记事件序列中相邻的位置标记事件依次连接，拟合生成所述目标啮齿动物的活动轨迹数据；

8、当所述活动轨迹数据满足预设预警条件时，生成预警信息。

9、在其中一个实施例中，所述最大可能移动速度约束通过以下方式确定：

10、获取基于预设历史时间段内所有触发事件对统计学习得到的速度概率分布函数，所述速度概率分布函数表示在给定时间间隔条件下目标啮齿动物的移动速度的概率分布；

11、基于所述速度概率分布函数和预设的置信水平，确定与任意给定的时间间隔对应的最大可能移动速度，其中所述最大可能移动速度对应的速度值满足：移动速度小于或等于该速度值的累积概率等于所述置信水平。

12、在其中一个实施例中，所述获取基于预设历史时间段内所有触发事件对统计学习得到的速度概率分布函数，包括：

13、从数据库中提取预设历史时间段内所有触发事件对，每个所述触发事件对包括同一监测捕获装置连续两次触发或不同监测捕获装置先后触发对应的时间间隔和空间距离；

14、计算各所述触发事件对的空间距离与时间间隔的比值，作为各所述触发事件对对应的瞬时移动速度；

15、根据所述时间间隔的数值大小，将所述瞬时移动速度划分至多个预设的时间间隔区间，每个所述时间间隔区间对应一个连续的时间范围；

16、对每个所述时间间隔区间内的所有瞬时移动速度进行核密度估计，得到该时间间隔区间内的速度概率密度函数；

17、对不同时间间隔区间内的所述速度概率密度函数进行参数化拟合，得到连续的速度概率分布函数。

18、在其中一个实施例中，所述置信水平基于捕获验证反馈动态调整，所述动态调整包括：

19、当接收到所述监测捕获装置发送的捕获确认信号时，将所述捕获确认信号与对应的触发事件进行关联，获得真实归属于所述同一目标啮齿动物的正样本和真实归属于不同目标啮齿动物的负样本；

20、基于所述正样本和所述负样本，计算当前置信水平下的召回率和精确率；

21、当所述召回率低于预设召回率阈值时，降低所述置信水平；当所述精确率低于预设精确率阈值时，提高所述置信水平。

22、在其中一个实施例中，所述基于多个所述位置标记事件，构建以所述位置标记事件为节点和以触发时间戳先后顺序为边的时空关联图，包括：

23、以每个所述位置标记事件为节点，以所述触发时间戳先后顺序构建有向边，得到初始有向图；

24、对于所述初始有向图中任意两个存在有向边连接的节点，计算对应的两个位置标记事件之间的时间间隔和空间距离；

25、当所述空间距离小于或等于所述最大可能移动速度与所述时间间隔的乘积时，保留该两个节点之间的有向边；否则，删除该有向边；

26、为保留的每条所述有向边赋予边权，所述边权为关于时间间隔和空间距离的单调递减函数，且时间间隔越短且空间距离越近的两个节点之间的边权越大；

27、将经过所述赋予边权的有向边构成的集合作为所述时空关联图。

28、在其中一个实施例中，所述个体识别模型基于最大可能移动速度约束求解所述时空关联图的最优路径划分，输出归属于同一目标啮齿动物的位置标记事件序列，包括：

29、所述个体识别模型基于最大生成树算法，在所述时空关联图中搜索边权和最大的路径划分；

30、将每条搜索得到的路径所包含的节点对应的位置标记事件序列，作为归属于所述同一目标啮齿动物的位置标记事件序列。

31、在其中一个实施例中，该方法还包括：

32、基于多个所述活动轨迹数据，统计各所述监测捕获装置所在位置的啮齿动物经过频次；

33、根据所述经过频次，将所述预设监测区域划分为高频活动区、低频活动区和未活动区；

34、生成针对所述高频活动区的防控指令，所述防控指令包括增加所述监测捕获装置密度或投放杀灭药物的位置建议。

35、第二方面，提供一种啮齿类动物智能监测系统，该系统包括：

36、多个监测捕获装置，部署于预设监测区域内，用于响应于目标啮齿动物进入而生成触发事件，所述触发事件包括装置标识信息和触发时间戳；

37、事件获取模块，与所述多个监测捕获装置通信连接，用于获取多个所述触发事件；

38、位置映射模块，与所述事件获取模块连接，用于基于所述装置标识信息，查询预设的装置位置映射表，将所述触发事件映射至预设监测区域地图上的对应位置，生成包含位置信息和触发时间戳的位置标记事件；

39、图构建模块，与所述位置映射模块连接，用于基于多个所述位置标记事件，构建以所述位置标记事件为节点和以触发时间戳先后顺序为边的时空关联图；

40、个体识别模块，与所述图构建模块连接，用于将所述时空关联图输入个体识别模型，所述个体识别模型基于最大可能移动速度约束求解所述时空关联图的最优路径划分，输出归属于同一目标啮齿动物的位置标记事件序列；

41、轨迹拟合模块，与所述个体识别模块连接，用于按照所述触发时间戳的先后顺序，将归属于所述同一目标啮齿动物的所述位置标记事件序列中相邻的位置标记事件依次连接，拟合生成所述目标啮齿动物的活动轨迹数据；

42、预警模块，与所述轨迹拟合模块连接，用于当所述活动轨迹数据满足预设预警条件时，生成预警信息。

43、第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器通信连接，且所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的啮齿类动物智能监测方法。

44、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的啮齿类动物智能监测方法。

45、上述的啮齿类动物智能监测方法、系统、计算机设备及存储介质，通过获取多个监测捕获装置生成的触发事件，基于装置标识信息将触发事件映射至监测区域地图的对应位置生成位置标记事件，进而构建时空关联图，将时空关联图输入个体识别模型基于最大可能移动速度约束求解最优路径划分输出归属于同一目标啮齿动物的位置标记事件序列，并按照触发时间戳先后顺序将相邻的位置标记事件依次连接拟合生成活动轨迹数据，最终在活动轨迹数据满足预设预警条件时生成预警信息。从而能够在无需增加额外硬件设备的情况下，从多个监测捕获装置产生的离散触发事件中准确识别归属于同一目标啮齿动物的触发事件序列，并通过拟合生成连续的活动轨迹数据，实现对个体动物的精细化追踪，解决了群体活动场景下离散事件难以关联归因的技术问题，提升了啮齿类动物监测的精准度和预警能力。