[发明专利]一种基于快进策略的视频中动物状态快速检测方法

说明书

本发明公开一种基于快进策略的视频中动物状态快速检测方法，包括以下步骤：(1)采集端获取原始视频；(2)建模端接收原始视频；(3)对步骤(2)中接受的原始视频进行预处理；(4)建立引入快进策略的图像中动物位置识别模型；(5)将所述步骤(4)中所述模型传输给识别端；(6)识别端接收新视频并启动动物状态快速检测方法；(7)设定快进策略中各参数值；(8)利用所述步骤(4)中所述模型对视频第一帧进行检测，判断该帧中动物位置。(9)根据所述步骤(7)中所述各参数值对视频中关键帧进行检测，最终判断动物状态。其中，所述图像中动物位置识别模型是通过若干个动物位置标签的图像数据作为训练集进行训练的。

技术领域

本发明属于视频图像处理技术领域，尤其涉及一种基于快进策略的视频中动物状态快速检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前在进行生态学或动物行为学实验时，往往使用24小时闭路监控视频对目标动物的行为进行采集，而后通过实验人员人工观看视频对实验所需的特定行为进行统计(如统计进食频次，睡眠实践等)。在针对如夜间睡眠时长等特殊参量进行处理时，由于动物在较长的一段时间内都保持同一行为，视频图像画面几乎无变化。无论是传统的人工检测，或者是新兴起的人工智能检测方法，都将消耗大量的时间成本。尤其是对于人工智能算法而言，目前只能逐帧进行检测，进行了大量无用功。同时对于人工检测而言，该方法主观性较强，稳定性可靠性较差。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于快进策略的视频中动物状态快速检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，用于对视频中动物寤寐节律进行检测。通过装置采集实验动物闭路视频信息并将数据传输给终端设备，终端设备对视频进行处理后进行图像中动物位置识别模型建立并将其储存于计算机可读存储介质中。终端接收到新视频后即可运用模型进行动物状态检测。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于快进策略的视频中动物状态快速检测方法，包括以下步骤：

(1)采集端获取原始视频；

(2)建模端接收原始视频；

(3)对步骤(2)中接受的原始视频进行预处理，具体为将视频转化为单帧图像并调整图像尺寸、将图像进行特征提取、特征选择；

(4)建立图像中动物位置识别模型；

(5)将所述动物位置识别模型传输给识别端；

(6)识别端接收新视频并启动动物状态快速检测方法；

(7)设定快进策略中各参数值；

(8)利用步骤(4)中所述动物位置识别模型对视频第一帧进行检测，判断该帧中动物位置；

(9)根据步骤(4)中所述快进策略中各参数值对视频中相关关键帧进行检测，最终判断动物状态是清醒还是睡眠；

其中，所述图像中动物位置识别模型是通过若干个动物位置标签的图像数据作为训练集进行训练的。

进一步的，所述原始视频单帧分辨率为1280像素*720像素，帧速率为15帧/秒；视频格式为.mp4、.avi编码格式。

进一步的，所述采集端使用1080P，通过3通道摄像设备进行采集并通过有线将视频传输至建模端。

进一步的，步骤(4)所述的图像中动物位置识别模型为改进的Faster RCNN模型，所述的Faster RCNN模型含有用于对各建议框得分进行修正的修正层。

进一步的，各建议框得分用下式进行修正：

y′_i(t)＝(1+μ_i(t))y_i(t)