摘要
本申请实施例涉及农业管理技术领域,公开了一种农事类型检测方法、设备、介质及产品。包括获取农田视频,通过YOLOv3模型对所述农田视频进行处理,得到每个作业人员的动态2D区域;通过FaceNet网络模型对所述动态2D区域的人物图像进行识别,得到所述作业人员的身份信息;通过农事动作识别模型对所述动态2D区域的人物图像进行识别,得到所述作业人员的动作信息;所述农事动作识别模型采用X‑CLIP架构,并包括视频编码器和文本编码器;根据所述作业人员的身份信息和动作信息,得到农事动作记录。可以至少用以解决无法有效监控农业活动行为的技术问题。
技术关键词
视频特征向量
动作识别模型
文本特征向量
文本编码器
视频编码器
YOLOv3模型
通信转换器
计算机程序指令
农业管理技术
动态
图像
农田
身份
前馈神经网络
计算机程序产品
处理器
电子设备
系统为您推荐了相关专利信息
生成对抗网络模型
样本生成方法
交通标志图像
文本编码器
语义
智能检测方法
抑郁
多模态
交互式视频
说话人识别技术
人工智能模型训练方法
文本编码器
图像编码器
教师
多视角
条件可控
图像生成方法
遥感图像处理
数据
特征提取网络