一种野生动物探测方法及设备与流程

1.本技术涉及声音识别技术领域，尤其涉及一种野生动物探测方法及设备。


背景技术：

2.野生动物是生态系统中的重要组成成员之一，它不仅与生态平衡的维护息息相关，更与人类的生活及社会的发展有着密不可分的联系。随着生产力水平的提高，带来了日益严重的生态环境问题，导致许多野生动物濒临绝迹。为保护濒危野生动物，对其监测工作不容小觑。
3.传统的野生动物监测方法，如人工野外调查、gps定位项圈等方法监测效率较低，且需要耗费大量的人力物力财力。而较智能化的监测手段如无人机搭载可见光相机的方法，对光照变化以及天气等影响较为敏感，且野生动物多活动于山林之中，在植被茂盛的地方容易对无人机探测造成一定遮挡，使其难以对山林中的野生动物进行探测。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种野生动物探测方法及设备，用于解决如下技术问题：在植被茂盛的地方容易对无人机探测造成一定遮挡，使其难以对山林中的野生动物进行探测。
5.本技术实施例采用下述技术方案：
6.本技术实施例提供一种野生动物探测方法。包括，获取不同野生动物分别对应的初始声音信息；其中，初始声音信息包括多帧野生动物声音信号；获取野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征，并将梅尔频谱特征作为第一声音特征；基于梅尔频谱特征，确定相应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数，并基于一阶差分特征参数与二阶差分特征参数确定第二声音特征；根据第一声音特征与第二声音特征，构建野生动物识别模型，以通过野生动物识别模型确定当前声音信号对应的野生动物信息；确定接收到当前声音信号的分贝值大于预设分贝值的多个收音设备；获取大于预设分贝值的多个收音设备分别接收到最大分贝值时的旋转角度，以及大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的声音接收初始时间，根据旋转角度与声音接收初始时间确定野生动物活动区域；以通过野生动物信息与野生动物活动区域，实现对声源动物的探测。
7.本技术实施例通过构建野生动物识别模型，能够根据获取到的声音信号确定出相应的野生动物种类，从而确定出当前区域活动的野生动物的类别。其次，本技术实施例根据收音设备接收到声音信号时的旋转角度与时间，确定出野生动物的活动区域，从而根据野生动物类别以及野生动物活动区域，实现对野生动物的勘测，从而解决无人飞机难以对植被茂盛区域进行探测的问题，确保及时发现野生动物并及时对其进行保护。
8.在本技术的一种实现方式中，基于梅尔频谱特征，确定相应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数，并基于一阶差分特征参数与二阶差分特征参数确定第二声音特征，具体包括：将野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征对应的能量谱，与梅尔频谱滤波器组
进行卷积处理，得到野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征对应的对数能量，以根据对数能量生成野生动物声音信号对应的对数频谱；通过离散余弦变换确定野生动物声音信号对应的对数频谱对应的梅尔频率倒频系数，对梅尔频率倒频系数进行一阶差分变换与二阶差分变换，以得到野生动物声音信号分别对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数；将野生动物声音信号对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合，得到组合后的特征参数，以根据组合后的特征参数，得到野生动物声音信号对应的第二声音特征。
9.在本技术的一种实现方式中，将野生动物声音信号对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合，得到组合后的特征参数，以根据组合后的特征参数，得到野生动物声音信号对应的第二声音特征，具体包括：根据野生动物声音信号对应的一阶差分特征参数对应的第一权重值，以及野生动物声音信号对应的二阶差分特征参数对应的第二权重值，对野生动物声音信号分别对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合；通过主成分分析方法对组合后的特征参数进行降维处理，以得到野生动物声音信号对应的第二声音特征。
10.本技术实施例通过不同的权重值将一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合，使得到的组合后的特征参数更精确。通过组合后的特征参数构建出的野生动物识别模型也更为精准。
11.在本技术的一种实现方式中，通过野生动物识别模型确定当前声音信号对应的野生动物信息之前，方法还包括：根据当前野生动物发出声音信号的频率分布情况，确定多个声音频率分割点，以将当前声音信号分割为多个音频段；将多个音频段分别对应的频率变化波形，与预设噪声频率变化波形进行比对，并根据比对结果将多个音频段中的噪音音频进行剔除；按照时间顺序将剩余的音频段进行重新组合，以根据重新组合后的音频确定出野生动物信息。
12.本技术实施例通过将多个音频段中的噪音音频进行剔除，能够减少音频中的噪音干扰，从而提高对野生动物发出的声音信号识别的精确度。其次，本技术实施例按照时间顺序将剩余的音频段进行重新组合，能够确保音频信号的连续性，从而进一步确保对声音信号识别的准确性。
13.在本技术的一种实现方式中，根据旋转角度与声音接收初始时间确定野生动物活动区域，具体包括：根据大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的旋转角度，确定多个收音设备分别接收到最大分贝值声音的方向；确定多个方向之间的交点坐标信息；确定多个大于预设分贝值的收音设备分别与交点坐标信息之间的距离；以交点坐标为圆心，以收音设备与交点之间的最远距离为半径，确定出第一活动区域；根据第一活动区域与声音接收初始时间，确定出野生动物活动区域。
14.在本技术的一种实现方式中，根据第一活动区域与声音接收时间，确定出野生动物活动区域，具体包括以交点为原点建立空间坐标系；根据大于预设分贝值的多个收音设备在空间坐标系中的坐标信息，与预设声源坐标信息，建立第一方程组；以及根据大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的声音接收初始时间，确定声音延时时间；基于第一方程组与声音延时时间，确定出第二活动区域；将第二活动区域与第一活动区域进行比对，在第二活动区域属于第一活动区域的情况下，将第二活动区域作为野生动物活动区域。
15.在本技术的一种实现方式中，基于第一方程组与声音延时时间，确定出第二活动
区域，具体包括：确定预设声源坐标在空间坐标系中的投影夹角；根据声音延时时间，以及大于预设分贝值的多个收音设备在空间坐标系中的坐标信息，确定出投影夹角对应的反函数；将空间坐标系转化为球面坐标系；基于投影夹角对应的反函数、球面坐标系以及第一方程组，确定出预设声源坐标的方位角与俯仰角；根据方位角与俯仰角，确定第二活动区域。
16.在本技术的一种实现方式中，通过野生动物识别模型确定当前声音信号对应的野生动物信息之后，方法还包括：在野生动物状态数据库中查找与野生动物信息对应的野生动物状态识别模型；将当前声音信号、第一声音特征以及第二声音特征，输入野生动物状态识别模型，得到野生动物的状态信息；在野生动物的状态信息显示为需要帮助的情况下，发出告警信号，以提醒探测人员前往野生动物活动区域。
17.在本技术的一种实现方式中，得到野生动物的状态信息之后，方法还包括：在野生动物的状态信息显示为移动状态时，将当前声音信号，以及当前声音信号对应的第一声音特征与第二声音特征标记为第一信号数据；在接收到新的声音信号时，将新的声音信号，以及新的声音信号对应的第一声音特征与第二声音特征，与第一信号数据进行比对；在比对结果符合预设条件的情况下，确定新的声音信号与第一信号数据对应同一野生动物；根据第一信号数据对应的野生动物活动区域，以及新的声音信号对应的野生动物活动区域，确定野生动物的活动轨迹。
18.本技术实施例通过对当前信号，以及当前信号对应的第一声音特征与第二声音特征标记为第一信号数据。能够将得到的新的信号与第一信号数据进行匹配，通过匹配成功的信号确定出动物的运动轨迹，从而通过运动轨迹确定野生动物的活动范围，提高对野生动物探测的准确度。
19.本技术实施例提供一种动物探测设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：获取不同野生动物分别对应的初始声音信息；其中，初始声音信息包括多帧野生动物声音信号；获取野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征，并将梅尔频谱特征作为第一声音特征；基于梅尔频谱特征，确定相应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数，并基于一阶差分特征参数与二阶差分特征参数确定第二声音特征；根据第一声音特征与第二声音特征，构建野生动物识别模型，以通过野生动物识别模型确定当前声音信号对应的野生动物信息；确定接收到当前声音信号的分贝值大于预设分贝值的多个收音设备；获取大于预设分贝值的多个收音设备分别接收到最大分贝值时的旋转角度，以及大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的声音接收初始时间，根据旋转角度与声音接收初始时间确定野生动物活动区域；以通过野生动物信息与野生动物活动区域，实现对声源动物的探测。
20.本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本技术实施例通过构建野生动物识别模型，能够根据获取到的声音信号确定出相应的野生动物种类，从而确定出当前区域活动的野生动物的类别。其次，本技术实施例根据收音设备接收到声音信号时的旋转角度与时间，确定出野生动物的活动区域，从而根据野生动物类别以及野生动物活动区域，实现对野生动物的勘测，从而解决无人飞机难以对植被茂盛区域进行探测的问题，确保及时发现野生动物并及时对其进行保护。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
22.图1为本技术实施例提供的一种野生动物探测方法流程图；
23.图2为本技术实施例提供的一种收音设备放置示意图；
24.图3为本技术实施例提供的一种野生动物探测设备的结构示意图。
具体实施方式
25.本技术实施例提供一种野生动物探测方法及设备。
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术中的技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
27.野生动物是生态系统中的重要组成成员之一，它不仅与生态平衡的维护息息相关，更与人类的生活及社会的发展有着密不可分的联系。随着生产力水平的提高，带来了日益严重的生态环境问题，导致许多野生动物濒临绝迹。为保护濒危野生动物，对其监测工作不容小觑。
28.传统的野生动物监测方法，如人工野外调查、gps定位项圈等方法监测效率较低，且需要耗费大量的人力物力财力。而较智能化的监测手段如无人机搭载可见光相机的方法，对光照变化以及天气等影响较为敏感，且野生动物多活动于山林之中，在植被茂盛的地方容易对无人机探测造成一定遮挡，使其难以对山林中的野生动物进行探测。
29.本技术实施例通过构建野生动物识别模型，能够根据获取到的声音信号确定出相应的野生动物种类，从而确定出当前区域活动的野生动物的类别。其次，本技术实施例根据收音设备接收到声音信号时的旋转角度与时间，确定出野生动物的活动区域，从而根据野生动物类别以及野生动物活动区域，实现对野生动物的勘测，从而解决无人飞机难以对植被茂盛区域进行探测的问题，确保及时发现野生动物并及时对其进行保护。
30.下面通过附图对本技术实施例提出的技术方案进行详细的说明。图1为本技术实施例提供的一种野生动物探测方法流程图。如图1所示，野生动物探测方法包括如下步骤：
31.s101、野生动物探测设备获取不同野生动物分别对应的初始声音信息。
32.在本技术的一个实施例中，野生动物探测设备预先收集多种野生动物的初始声音信息，并同时确定每一种初始声音信息对应的野生动物类别。其中，初始声音信息包括多帧野生动物声音信号。将收集到的初始声音信息作为声音样本，构建野生动物识别模型。
33.s102、野生动物探测设备获取野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征，并将梅尔频谱特征作为第一声音特征。基于梅尔频谱特征，确定相应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数，并基于一阶差分特征参数与二阶差分特征参数确定第二声音特征。
34.在本技术的一个实施例中，野生动物探测设备，将野生动物声音信号对应的梅尔
频谱特征对应的能量谱，与梅尔频谱滤波器组进行卷积处理，得到野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征对应的对数能量，以根据对数能量生成野生动物声音信号对应的对数频谱。通过离散余弦变换确定野生动物声音信号对应的对数频谱对应的梅尔频率倒频系数，根据梅尔频率倒频系数进行一阶差分变换与二阶差分变换，以得到野生动物声音信号分别对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数。将野生动物声音信号对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合，得到组合后的特征参数，以根据组合后的特征参数，得到野生动物声音信号对应的第二声音特征。
35.具体地，野生动物探测设备对获取得到的每一帧野生动物声音信号进行预处理，生成时域信号，其次，对每一帧野生动物声音信号通过快速傅里叶变换或离散傅里叶变换处理得到线性频谱。将线性频谱输入梅尔频谱滤波器组进行滤波，生成梅尔频谱特征。将生成的梅尔频谱特征作为第一声音特征。其中，梅尔频谱滤波器组是一组三角带同滤波器hm(k)，且需满足0≤m≤m，其中m表示滤波器的数量，通常为20～28。
36.进一步地，对野生动物声音信号的频谱取模平方得到声音信号的能量谱，将能量谱与梅尔频谱滤波器组组作卷积，取对数能量，根据该对数能量即可得野生动物声音信号对应的对数频谱。
37.对野生动物声音信号对应的对数频谱进行离散余弦变换，经过离散余弦变换即可获得梅尔频率倒谱系数。对梅尔频率倒谱系数进行一阶差分变换，得到一阶差分，公式如下
[0038][0039]
其中，k为常数，可取1或2。
[0040]
对梅尔频率倒谱系数进行二阶差分变换，得到二阶差分，公式如下
[0041][0042]
其中，k为常数，可取1或2。
[0043]
根据一阶差分与二阶差分，可以得到野生动物声音信号分别对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数。
[0044]
在本技术的一个实施例中，根据野生动物声音信号对应的一阶差分特征参数对应的第一权重值，以及野生动物声音信号对应的二阶差分特征参数对应的第二权重值，对野生动物声音信号分别对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合。通过主成分分析方法对组合后的特征参数进行降维处理，以得到野生动物声音信号对应的第二声音特征。
[0045]
具体地，基于该第一权重值与第二权重值，对一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合。其中，第一权重值与第二权重的值的和不大于1，且第一权重值大于第二权重值。组合后的特征参数可能会存在重复的冗余数据，因此可以采用主成分分析方法对组合后的特征参数进行降维处理，并将降维后的数据作为第二声音特征。本技术实施例通过降维处理不仅可以去除冗余数据，也可以降低计算难度，提高计算速率。
[0046]
s103、野生动物探测设备根据第一声音特征与第二声音特征，构建野生动物识别模型，以通过野生动物识别模型确定当前声音信号对应的野生动物信息。
[0047]
在本技术的一个实施例中，为了提高野生动物识别模型的准确性，本技术实施例先对获取到的每一帧野生动物声音信号进行处理，以得到第一声音特征与第二声音特征。将处理后得到的声音特征作为输入，将声音信号对应的野生动物类别作为输出，对预设神经网络模型进行训练，得到野生动物识别模型。
[0048]
在本技术的一个实施例中，通过收音设备获取到当前野生动物发出的声音信号后，根据当前野生动物发出声音信号的频率分布情况，确定多个声音频率分割点，以将当前声音信号分割为多个音频段。将多个音频段分别对应的频率变化波形，与预设噪声频率变化波形进行比对，并根据比对结果将多个音频段中的噪音音频进行剔除。按照时间顺序将剩余的音频段进行重新组合，以根据重新组合后的音频确定出野生动物信息。
[0049]
具体地，因为野生动物通常在野外活动，收音设备在获取到野生动物的声音时，也会获取野外的其它声音，例如风声、树叶响声、鸟叫声等等。因此，为了更好的对野生动物的声音进行识别，需要对获取到的噪声进行滤除。可以根据当前获取到的野生动物声音信号的频率，对当前信号进行分割。例如，可以根据声音波形的波峰值与波谷值进行分割，若相邻波峰值或波谷值出现较大的差值，则可以将该波峰值或波谷值作为分割点，对当前声音信号进行分割。将分割后的多个音频段分别与预设的噪声信号波形进行比对，若与预设的噪声信号波形相似值较高，则将该频段划分为噪声频段，并将其进行剔除。并将剩余的音频段重新组合，以得到去噪后的野生动物声音信号。
[0050]
进一步地，根据去噪后的野生动物声音信号，获取其对应的第一声音特征与第二声音特征，将该第一声音特征与第二声音特征输入野生动物识别模型，即可得到该野生动物声音信号对应的野生动物信息。
[0051]
s104、野生动物探测设备确定接收到当前声音信号的分贝值大于预设分贝值的多个收音设备。
[0052]
在本技术的一个实施例中，为了获取野生动物发出的声音信号，需要在野外安置多个收音设备。其中，收音设备可以为可旋转麦克风，且每个收音设备安装有方位角度传感器，通过该方位角度传感器可以实时将收音设备的旋转角度上传至服务器。其次，将各收音设备分别上传的声音信号进行比对，可以得到分贝值大于预设分贝值的多个收音设备，此时，分贝值大于预设分贝值的多个收音设备与当前野生动物的距离较近。并通过大于预设分贝值的多个收音设备确定出野生动物的活动区域。例如，可以根据计算野生动物活动区域时所需的收音设备的数量，设定其预设分贝值。例如，假设需要4个收音设备对野生动物活动区域进行确定，则将分贝值从高至低排序，第4个收音设备对应的分贝值作为预设分贝值。
[0053]
s105、野生动物探测设备，获取大于预设分贝值的多个收音设备分别接收到最大分贝值时的旋转角度，以及大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的声音接收初始时间，根据旋转角度与声音接收初始时间确定野生动物活动区域。以通过野生动物信息与野生动物活动区域，实现对声源动物的探测。
[0054]
在本技术的一个实施例中，根据大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的旋转角度，确定多个收音设备分别接收到最大分贝值声音的方向。确定多个方向之间的交点坐
标信息。确定多个大于预设分贝值的收音设备分别与交点坐标信息之间的距离。以交点坐标为圆心，以收音设备与交点之间的最远距离为半径，确定出第一活动区域。根据第一活动区域与声音接收初始时间，确定出野生动物活动区域。
[0055]
具体地，安置在野外的收音设备是可以旋转的，同一收音设备旋转至不同方向对同一声源接收的分贝值也会不相同。根据收音设备接收到分贝值最大的角度，可以确定出发出声音的野生动物相对于当前收音设备的方向。以大于预设分贝值的各收音设备为端点，向最大分贝值对应的旋转角度的方向做射线。各收音设备分别对应的射线会产生一个交点。此时，确定出该交点的坐标信息，以及确定出该交点到各收音设备的直线距离。在各直线距离中确定出最远距离，将该最远距离作为半径，该交点最为原点，即可得到圆形区域，并将该圆形区域作为第一活动区域。
[0056]
进一步地，以交点为原点建立空间坐标系。根据大于预设分贝值的多个收音设备在空间坐标系中的坐标信息，与预设声源坐标信息，建立第一方程组。以及根据大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的声音接收初始时间，确定声音延时时间。基于第一方程组与声音延时时间，确定出第二活动区域。将第二活动区域与第一活动区域进行比对，在第二活动区域属于第一活动区域的情况下，将第二活动区域作为野生动物活动区域。其中，在第二活动区域对应的地面平面区域属于第一活动区域的情况下，即可将第二活动区域作为野生动物活动区域。
[0057]
在本技术的一个实施例中，确定预设声源坐标在空间坐标系中的投影夹角。根据声音延时时间，以及大于预设分贝值的多个收音设备在空间坐标系中的坐标信息，确定出投影夹角对应的反函数。将空间坐标系转化为球面坐标系。基于投影夹角对应的反函数、球面坐标系以及第一方程组，确定出预设声源坐标的方位角与俯仰角。根据方位角与俯仰角，确定第二活动区域。
[0058]
具体地，图2为本技术实施例提供的一种收音设备放置示意图，如图2所示，点a为预设声源坐标点，a1，a2，a3，a4为接收到声音的分贝值大于预设分贝值的收音设备。假设声源a至原点o的距离为s，声源a至原点a1的距离为s1，声源a至原点a2的距离为s2，声源a至原点a3的距离为s3，声源a至原点a4的距离为s4。声源a在平面的投影与x轴的夹角为a，与z轴的夹角为b。假设a1与原点的距离为h，a2与原点的距离为h，a3与原点的距离为h，a4与原点的距离为h。由此，可以得到第一方程组
[0059]
x2+y2+z2＝s2[0060]
(x-h)2+y2+z2＝s
12
[0061]
x2+(y-h)2+z2＝s
22
[0062]
(x+h)2+y2+z2＝s
32
[0063]
x2+(y+h)2+z2＝s
42
[0064]
将空间坐标系转换为球面坐标系，即可得到球面坐标系下对应的x，y，z的表达式。假设声源到两个收音设备的延时时间为c，v为声音传播速度。则通过上述数据可以得到方向角夹角a的值为
[0065][0066]
俯仰角夹角b的值为
[0067][0068]
通过得到的方向角与俯仰角，即可得到声源方位信息。其中，c(a
4-a1)为a4与a1之间的延时时间，c(a
2-a1)为a2与a1之间的延时时间，c(a
3-a1)为a3与a1之间的延时时间。l
a3-a1
为a3与a1之间的距离，l
a4-a1
为a4与a1之间的距离，l
a2-a1
为a2与a1之间的距离。
[0069]
在本技术的一个实施例中，在野生动物状态数据库中查找与野生动物信息对应的野生动物状态识别模型。将当前声音信号、第一声音特征以及第二声音特征，输入野生动物状态识别模型，得到野生动物的状态信息。在野生动物的状态信息显示为需要帮助的情况下，发出告警信号，以提醒探测人员前往野生动物活动区域。
[0070]
具体地，野生动物探测设备在接收到当前声音信号后，可以根据该声音信号对野生动物的状态进行识别，以确定该野生动物是否需要帮助。方法为，接收到声音信号后，根据野生动物识别模型，确定出当前野生动物的信息。根据该信息，可以在野生动物状态数据库中查找与野生动物信息对应的野生动物状态识别模型。其中，野生动物状态数据库中预先存储有不同野生动物分别对应的状态识别模型。根据该野生动物状态识别模型确定出野生动物的状态信息。
[0071]
例如，野生动物的状态信息可以为进食、移动、休息以及受伤等信息。在出现受伤等信息时，该野生动物的状态信息同时会显示出需要帮助状态，此时会发出警报，提醒探测人员对其进行帮助。
[0072]
在本技术的一个实施例中，在野生动物的状态信息显示为移动状态时，将当前声音信号，以及当前声音信号对应的第一声音特征与第二声音特征标记为第一信号数据。在接收到新的声音信号时，将新的声音信号，以及新的声音信号对应的第一声音特征与第二声音特征，与第一信号数据进行比对。在比对结果符合预设条件的情况下，确定新的声音信号与第一信号数据对应同一野生动物。根据第一信号数据对应的野生动物活动区域，以及新的声音信号对应的野生动物活动区域，确定野生动物的活动轨迹。
[0073]
具体地，在野生动物的状态信息显示为移动状态时，为了对该野生动物的活动区域进行确定，可以确定出该野生动物的活动轨迹，以根据该活动轨迹确定其对应的活动区域。其方法为，将当前声音信号，以及当前声音信号对应的第一声音特征与第二声音特征标记为第一信号数据，并将该声音信号对应的活动区域进行保存。在接收到新的信号时，将接收到的新的信号与该第一信号数据进行比对，若两个信号相似值较高，则确定两个信号对应的为同一只野生动物。此时，将两个信号分别对应的活动轨迹进行比对，即可得到该野生动物的活动范围。
[0074]
需要说明的是，根据接收到声音信号的时间顺序，可以将得到的多个野生动物信号都进行比对，通过较多的数据得到同一只野生动物在不同时间的活动轨迹，从而提高确定的野生动物活动区域的准确度。
[0075]
图3为本技术实施例提供的一种动物探测设备的结构示意图。如图3所示，野生动物探测设备，包括：
[0076]
至少一个处理器；以及，
[0077]
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0078]
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一
个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
[0079]
获取不同野生动物分别对应的初始声音信息；其中，所述初始声音信息包括多帧野生动物声音信号；
[0080]
获取野生动物声音信号对应的梅尔频谱特征，并将所述梅尔频谱特征作为第一声音特征；基于所述梅尔频谱特征，确定相应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数，并基于所述一阶差分特征参数与所述二阶差分特征参数确定第二声音特征；
[0081]
根据所述第一声音特征与所述第二声音特征，构建野生动物识别模型，以通过所述野生动物识别模型确定当前声音信号对应的野生动物信息；
[0082]
确定接收到当前声音信号的分贝值大于预设分贝值的多个收音设备；
[0083]
获取所述大于预设分贝值的多个收音设备分别接收到最大分贝值时的旋转角度，以及所述大于预设分贝值的多个收音设备分别对应的声音接收初始时间，根据所述旋转角度与所述声音接收初始时间确定野生动物活动区域；以通过所述野生动物信息与所述野生动物活动区域，实现对声源动物的探测。
[0084]
本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0085]
上述对本技术特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0086]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术的实施例可以有各种更改和变化。凡在本技术实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。