一种野生动物异常状态分析方法、系统、终端及介质与流程

技术特征：
1.一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，包括以下步骤：建立目标动物活动区域的地形地貌模型；依据物种类别、生长年龄和物种性别确定目标动物在不同时刻的活力因子序列；依据目标动物的实时定位信息确定目标动物在下一时刻的活动位置范围，并依据固定周期内的定位变化信息从活动位置范围中选取活动方向区域；依据活动方向区域和活力因子序列中对应的活力因子分析目标动物在下一时刻的运动强度范围；获取目标动物在预设周期内的历史振动信息，并采用最小二乘法预测得到目标动物在下一时刻的预测振动信息，以及将预测振动信息转换为预测强度信息；将预测强度信息与运动强度范围对比分析后确定目标动物的实时监测状态，实时监测状态包括衰弱异常状态、正常运动状态和活力异常状态。2.根据权利要求1所述的一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，所述活动位置范围的确定过程具体为：以实时定位信息为中心、预设距离为半径确定标定区域范围；从地形地貌模型中提取标定区域范围内的原始地形地貌信息，并将地形地貌信息中的约束地形地貌过滤后得到实际地形地貌信息；从实际地形地貌信息中以实时定位信息为中心向外展开确定多个可活动路径，得到活动位置范围。3.根据权利要求2所述的一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，所述活动方向区域的选取过程具体为：以固定周期中初始时刻的初始位置为原点、终止时刻的终点位置为终止点确定预估活动方向；以预设偏差角度范围在预估活动方向的两侧扩展后得到活动方向范围；选取活动方向范围内的可活动路径作为活动方向区域。4.根据权利要求3所述的一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，所述运动强度范围的确定过程具体为：获取活动方向区域中单一可活动路径的地形地貌特征集；依据活力因子和地形地貌特征集中的各个地形地貌特征确定对应的运动强度值；选取所有运动强度值中的最大值和最小值确定相应可活动路径的运动强度范围。5.根据权利要求1所述的一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，所述活动位置范围的确定过程具体为：从活力因子序列中提取与实时定位信息处于同一时刻的活力因子；依据活力因子匹配目标动物的运动速度上限值；依据运动速度上限值以及当前时刻与下一时刻之间的间隔时间确定运动间距；以实时定位信息为中心、运动间距为半径确定活动位置范围。6.根据权利要求5所述的一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，所述活动方向区域的选取过程具体为：以固定周期中初始时刻的初始位置为原点、终止时刻的终点位置为终止点确定预估活动方向；
以预设偏差角度范围在预估活动方向的两侧扩展后得到活动方向范围；选取活动方向范围内的活动位置范围作为活动方向区域。7.根据权利要求6所述的一种野生动物异常状态分析方法，其特征是，所述运动强度范围的确定过程具体为：获取活动方向区域中的地形地貌特征集；依据活力因子和地形地貌特征集中的各个地形地貌特征确定对应的运动强度值；选取所有运动强度值中的最大值和最小值确定运动强度范围。8.一种野生动物异常状态分析系统，其特征是，包括：模型构建模块，用于建立目标动物活动区域的地形地貌模型；活力确定模块，用于依据物种类别、生长年龄和物种性别确定目标动物在不同时刻的活力因子序列；区域分析模块，用于依据目标动物的实时定位信息确定目标动物在下一时刻的活动位置范围，并依据固定周期内的定位变化信息从活动位置范围中选取活动方向区域；强度分析模块，用于依据活动方向区域和活力因子序列中对应的活力因子分析目标动物在下一时刻的运动强度范围；振动分析模块，用于获取目标动物在预设周期内的历史振动信息，并采用最小二乘法预测得到目标动物在下一时刻的预测振动信息，以及将预测振动信息转换为预测强度信息；异常监测模块，用于将预测强度信息与运动强度范围对比分析后确定目标动物的实时监测状态，实时监测状态包括衰弱异常状态、正常运动状态和活力异常状态。9.一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任意一项所述的一种野生动物异常状态分析方法。10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-7中任意一项所述的一种野生动物异常状态分析方法。

技术总结
本发明公开了一种野生动物异常状态分析方法、系统、终端及介质，涉及异常状态分析领域和数据处理领域，其技术方案要点是：建立目标动物活动区域的地形地貌模型；确定目标动物的活力因子序列；确定目标动物在下一时刻的活动位置范围，并选取活动方向区域；依据活动方向区域和活力因子分析运动强度范围；采用最小二乘法预测得到目标动物在下一时刻的预测振动信息，以及将预测振动信息转换为预测强度信息；将预测强度信息与运动强度范围对比分析后确定目标动物的实时监测状态。本发明能够准确、自适应的确定目标动物在下一时刻的运动强度范围，利于对衰弱异常状态、正常运动状态和活力异常状态进行有效识别。活力异常状态进行有效识别。活力异常状态进行有效识别。


技术研发人员：李德生 吴代福 何胜山 刘晓强 仇剑 黄炎 张和民 杨洪 牟仕杰 易启永 罗翔 敬晓刚 周彪 罗允甲 包德正
受保护的技术使用者：四川永联星通科技有限公司
技术研发日：2022.12.12
技术公布日：2023/2/17