摘要
本发明公开了一种基于人工智能的跟踪监测系统,包括:数据生成与增强模块:负责生成动物脸型图像和模拟动物行为的图像或视频序列,扩充训练数据集,同时,应用数据增强技术增加数据的多样性;自动化数据标注模块:负责利用预训练的分类模型对生成的图像进行初步标注;行为特征提取模块:负责利用深度学习模型提取动物的行为特征;行为轨迹分析与模式识别模块:负责对动物的轨迹数据进行建模和分析,以捕捉其行为模式;本发明中,GAN可以通过生成与真实数据相似的虚构数据来增强训练数据集,这些虚构数据可以涵盖不同的行为类型和环境条件,弥补标注数据不足的问题,提高模型对动物脸型的识别准确率。
技术关键词
跟踪监测系统
深度学习模型
训练分类模型
特征提取单元
图像识别单元
特征提取模块
图像输入单元
视频分析
模式识别
实时数据处理
轨迹
数据处理单元
动物
分析单元
注意力机制
序列
数据同步
接口单元
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无人机智能识别
全局平均池化
斜拉索
分类方法
批量
并行处理技术
深度学习框架
文本提取方法
知识图谱构建技术
自然语言
地块识别方法
影像
样本
训练深度学习模型
深度学习模型训练
人工智能图像处理
缺陷检测系统
节点
深度学习加速
缺陷检测方法