基于架构搜索图卷积网络的中大型四足动物行为识别方法
公开
摘要
一种基于架构搜索图卷积网络的中大型四足动物行为识别方法，步骤包括：首先基于动物骨架的行为特征的提取，针对复杂野外环境下的中大型四足动物视频图像，利用姿态估计算法DeepLabCut快速跟踪动物身体部位关节点的位置，构成时空骨架图，进而捕捉四足动物不同行为的时空特征。然后设计多个基于动物骨架的时空图卷积操作模块，构成基于图的搜索空间，其中融合了残差连接、瓶颈结构和多种注意力机制，提高识别模型性能的同时，使网络更加轻量化。接着，基于可微架构搜索策略实现搜索空间的连续化，以自动搜索用于中大型四足动物行为识别的低成本时空图卷积模型，最终实现区分动物日常行为的目的，具有一定的应用前景。
基本信息
专利标题 ：
基于架构搜索图卷积网络的中大型四足动物行为识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596632A
申请号 ：
CN202210204633.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵亚琴冯丽琦
申请人 ：
南京林业大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区龙蟠路159号
代理机构 ：
南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
苏兴建
优先权 ：
CN202210204633.9
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V20/40 G06V10/77 G06V10/762 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
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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