一种基于多视角半监督训练的动物行为检测方法及系统

本发明提供了一种基于多视角半监督训练的动物行为检测方法及系统，基于半监督学习框架，采用多视角视频匹配机制和教师‑学生半监督学习框架，通过改变训练策略更好地融合来自不同视角的信息，通过分阶段优化高效融合多视角数据；通过动态伪标签过滤机制引入置信度筛选，过滤低质量或噪声伪标签，确保学生模型在训练过程中仅使用可靠的伪标签信号，从而提升模型的学习效果和性能；利用斜视视角的教师模型生成伪标签数据，通过单应矩阵映射到俯视视角，帮助俯视视角的学生模型学习到更多的目标特征信息，通过更精确的匹配矩阵计算，利用多视角间的互补信息，有效减少了在目标遮挡情况下的身份错误切换，实现了提高动物行为检测的准确性的功能。