摘要
本发明公开了一种基于ResNet50的果蝇行为识别方法;本发明方法通过图片像素绝对值相减的方法进行预处理,实现相邻帧果蝇运动特征的提取;利用深度学习模型,提高行为识别的准确性,减少人为主观误差;自动化处理和分析视频数据,显著减少人工观察和记录的工作量。本发明的果蝇行为识别方法为生物学研究提供了一种高效、准确的工具,能够显著提升研究效率,推动果蝇行为学研究的发展。
技术关键词
识别方法
图片
残差模块
分类模型训练
视频采集模块
深度学习模型
对比度
预测类别
运动特征
非线性
识别系统
标签
像素
基础
样本
识别模块
时序
数据