摘要
本发明涉及一种基于超级关键点编码的动物姿态估计方法及系统,该系统首先通过贝叶斯先验框架建模跨物种同源关键点分布特征,利用密度峰值聚类生成高层语义超级关键点;随后将图像分块编码为视觉标记,并与超级关键点标记共同输入动态剪枝Transformer架构;通过范数驱动的注意力评分机制剪枝冗余计算,联合学习视觉约束与解剖结构关系;最终输出高精度关键点热图。该系统构建了超级关键点‑视觉标记协同优化架构,突破现有技术在动物形态多样性处理、计算冗余及跨物种泛化能力上的局限,形成适用于畜牧监测、野生动物保护等场景的高效姿态估计技术。
技术关键词
姿态估计方法
标记
动态剪枝
动物
视觉
注意力机制
密度峰值聚类算法
姿态估计技术
姿态估计系统
解码模块
分布特征
编码模块
关键点特征
图像
评分机制
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