成果描述：

本發明申請要解決的問題是，在偏僻的野外或者野生動物保護區，對珍稀物種檢出，從而追蹤它們的生活軌跡，或者在某些倉庫農場對破壞儲存物的害蟲或者家養動物的天敵的檢出是非常重要的。本專利建立一種實時的基于生物聲音的只能檢測方法，分析提取了動物聲音的時域特征，頻域特征，通過對特征的分析、分類，及時有效的檢測出生物的運動痕跡。

市場前景分析：

生物活動軌跡的追蹤有著重大的現實意義，在糧食以及動物保護方面有著非常廣泛的作用。本發明著重從聲音的頻域、時域進行特征提取，然后選取特征組合，對特征進行有效的分類。研究實驗表明，本算法的平均準確率達到89.9%。

與同類成果相比的優勢分析：

本篇專利提出的識別系統的流程在原有的基礎上增加了兩個環節，即流程成為：預處理->聲音提取->特征提取->特征選擇->模型訓練；并且還提出了新的算法，采用了許多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。經實驗驗證，本文提出的方法相比之前的方法正確率提高了20%左右，達到了89.9%。