一种基于视觉引导的畜禽采食行为特征提取与异常识别方法

本发明公开了一种基于视觉引导的畜禽采食行为特征提取与异常识别方法，该方法通过多目视觉成像装置多视角同步采集畜禽采食区域图像，经空间配准、自适应阈值分割进行图像预处理；运用含卷积层、池化层与注意力机制的深度学习网络提取特征，借助动态时间规整和滑动窗口处理特征序列，通过全连接层与Softmax激活函数构建的模型实现行为分类；基于历史数据聚类确定正常行为范围，完成异常识别。该方法克服传统监测效率低、数据单一、误判率高等问题，可精准获取采食行为特征，及时识别异常，有效提升畜禽养殖管理的精细化与智能化水平，降低养殖风险，具有重要应用价值。