一种基于Yolo v5网络和SlowFast网络的群体猕...
实质审查的生效
摘要
本申请公开了一种基于Yolo v5网络和SlowFast网络的群体猕猴食欲检测方法，该检测方法包括：步骤1，基于样本数据对搭建好的Yolo v5神经网络模型进行训练，并用训练好的Yolo v5神经网络模型，确定待检测猕猴视频中的猕猴运动轨迹；步骤2，当判定猕猴沿猕猴运动轨迹在预设进食区域的滞留时间大于或等于时间阈值时，利用SlowFast神经网络模型判断待检测猕猴视频中的猕猴是否发生进食行为；步骤3，基于预设观测时间内各个猕猴的进行次数，判断猕猴是否发生食欲减退现象。通过本申请中的技术方案，解决利用深度学习方法实现对猕猴进行食欲检测的问题，利用深度学习方法自动化、智能化的特点来代替人工观察猕猴是否食欲减退。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Yolo v5网络和SlowFast网络的群体猕猴食欲检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359791A
申请号 ：
CN202111542922.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱磊徐哲孟宪花
申请人 ：
北京信智文科技有限公司
申请人地址 ：
北京市顺义区金关北二街3号院2号楼11层1109
代理机构 ：
北京律谱知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄云铎
优先权 ：
CN202111542922.1
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V40/20 G06V10/22 G06V10/82 G16H50/30 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20211216
申请日 : 20211216
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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