[发明专利]一种基于深度学习及图像技术的昆虫动态行为识别方法有效
| 申请号： | 202110656390.8 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113298023B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 詹炜;董天豫;洪胜兵;闵超 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/136 |
| 代理公司： | 荆州市亚德专利事务所(普通合伙) 42216 | 代理人： | 蔡昌伟 |
| 地址： | 434020 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种行为识别方法，具体涉及一种基于深度学习及图像技术的昆虫动态行为识别方法。该识别方法，包括如下步骤：1）、获取数据源视频；2）、处理图像；3）、建立识别模型；4）、提取时间空间特征；5）、深度学习；6）、识别分类昆虫动态行为。该识别方法通过将昆虫身体分为头部和尾部区域，分别提取ROI，且分别对头部和尾部ROI进行检测，能有效避免昆虫当前行为对身体其他部位造成的震动干扰导致误判，进而能有效提高准确率；同时在对关键点识别模型和神经网络模型进行训练后，即能通过关键点识别模型和神经网络模型自动识别昆虫行为生成结果，进而能大大减少人工观测时间；解决了现有现有方法费时费力，准确性不佳的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 技术 昆虫 动态 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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