[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的禽类动物行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的禽类动物行为识别方法，步骤(1)采集需要监测的所有禽类动物行为图像；步骤(2)对采集的图像进行预处理；步骤(3)结合待识别的禽类动物行为图像的特点设计深度卷积神经网络结构；步骤(4)将步骤(2)中得到的图像作为训练数据，利用(3)中的深度卷积神经网络结构，训练禽类动物行为识别模型；步骤(5)对步骤(4)中训练好的禽类动物行为识别模型进行精度测试，若测试精度未达到标准，则返回步骤(3)，直至达到应用标准；步骤(6)将识别模型进行部署，应用于禽类动物养殖过程当中，结束。能够有效提高禽类动物行为的识别效率和准确率，有利于简化养殖业管理工作。

主权项

1.一种基于深度卷积神经网络的禽类动物行为识别方法，其特征是，包括：步骤(1)、采集禽类动物养殖业管理过程中需要监测的所有禽类动物行为图像；步骤(2)、对采集到的禽类动物行为图像进行预处理；步骤(3)、结合待识别的禽类动物行为图像的特点设计深度卷积神经网络结构；步骤(4)、将步骤(2)中得到的禽类动物行为图像作为训练数据，利用(3)中的深度卷积神经网络结构，训练禽类动物行为识别模型；步骤(5)、对步骤(4)中训练好的禽类动物行为识别模型进行精度测试，若测试精度未达到养殖业管理应用标准，则返回步骤(3)，直至达到应用标准；步骤(6)、将识别模型进行部署，应用于禽类动物养殖过程当中，结束。