摘要
本发明公开了基于双向LSTM网络的鸟类行为分析方法、装置及设备,涉及行为分析技术领域,包括:S1、采集实时鸟类多模态数据进行多目标跟踪,获取实时鸟类跟踪数据;S2、对所述实时鸟类跟踪数据进行多维度时序特征提取,获取鸟类时序行为特征;S3、利用所述鸟类时序行为特征基于双向LSTM网络进行行为分析,获取鸟类行为分析结果。本发明基于双向LSTM的时序行为建模能够识别和分析复杂的鸟类行为模式,行为识别准确率达到85%以上。同时,本发明显著降低了计算复杂度,提高了鸟类行为识别能力,降低了能耗,增强了装置适应性,可广泛应用于生态研究、野生动物保护、观鸟活动和环境监测等领域。
技术关键词
时序
上下文特征
分析方法
姿态特征
运动特征
多模态
网络
数据
注意力机制
序列
特征提取模块
卡尔曼滤波算法
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复杂度
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