一种蛋鸡头部ReID追踪行为识别方法及设备

本申请公开了一种蛋鸡头部ReID追踪行为识别方法及设备，涉及鸡只行为识别领域，该方法通过采集蛋鸡视频数据，分别标注并构建了目标检测、目标跟踪和行为识别三个数据集；基于YOLO算法训练得到蛋鸡头部目标检测器；利用ResNet50‑GL神经网络优化DeepSort算法得到蛋鸡头部追踪器；并通过支持向量机构建蛋鸡行为分类器；将这三个模块依次串联，然后对待识别蛋鸡视频依次通过目标检测器定位鸡头位置，追踪器跨帧关联个体ID，分类器行为分类解析，得到ID‑行为时间序列。本申请降低了鸡只被遮挡的概率，提高了鸡只ID跳变的抑制率，进而提高了鸡只行为识别的准确性，实现了对蛋鸡的准确识别、准确追踪及准确分类。