摘要
本发明涉及猪只行为识别技术领域,特别涉及一种猪只指定行为识别模型训练方法、识别方法、识别系统及计算机设备、可读存储介质,训练数据集的形成:将实时视频数据切割成连续的帧序列,每个序列包含若干帧,在每一帧中标注出猪只指定行为的范围;猪只指定行为识别模型的构建:采用3D UNet架构并结合3D卷积神经网络分类器以多任务学习方式,对帧序列进行影像分割和行为识别;猪只指定行为识别模型的训练:基于训练数据集,对猪只指定行为识别模型进行训练,并在训练效果达到预设训练条件时停止训练,得到训练好的猪只指定行为识别模型;本发明计算资源消耗低,能够快速、实时和准确识别指定行为。
技术关键词
识别模型训练方法
卷积神经网络分类器
识别系统
识别方法
序列
影像
注意力机制
分支
sigmoid函数
计算机设备
多任务损失函数
可读存储介质
视频采集模块
编码器结构
实时视频流
通用特征
特征提取器
系统为您推荐了相关专利信息
能力知识图谱
水库防洪调度
频率
拦蓄洪水
构建知识图谱
加速度
六轴机器人
非结构环境
灰狼优化算法
机器人轨迹规划
图像智能识别系统
特征提取模块
图像重建
形态学特征
图像处理模块