申请/专利权人：江苏大学

申请日：2019-12-13

公开（公告）日：2020-05-15

公开（公告）号：CN111160422A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/02(20120101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.21#授权;2020.06.09#实质审查的生效;2020.05.15#公开

摘要：本发明公开了一种采用卷积神经网络和长短期记忆检测群养猪攻击行为的分析方法。首先是从俯视群养猪视频中挑选攻击片段和非攻击片段并保持数据平衡；接着采用卷积神经网络提取这些片段中每一帧的空间特征；然后采用长短期记忆将这些空间特征转化成时空特征；最后采用全连接层和Softmax函数分类时空特征从而检测攻击行为；统计所检测攻击行为的持续时间和发生频率作为猪受伤程度的评价指标。该项研究是基于卷积神经网络和长短期记忆对群养猪进行攻击行为检测，不会对猪个体产生任何干扰，为传统的人工观测群养猪攻击行为提供了参考，也对其他家畜的高速运动行为的检测提供了理论依据。所统计的攻击时间和频率数据有助于农场主对猪受伤程度进行评估。

主权项：1.一种采用卷积神经网络和长短期记忆检测群养猪攻击行为的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取俯视状态下群养猪视频，从视频中挑选攻击片段和非攻击片段并保持数据平衡；步骤2，采用卷积神经网络提取这些片段中每一帧的空间特征；步骤3，采用长短期记忆将这些空间特征转化成时空特征；步骤4，采用全连接层和Softmax函数分类时空特征从而检测攻击行为；步骤5，统计所检测攻击行为的持续时间和发生频率作为猪受伤程度的评价指标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏大学 一种采用卷积神经网络和长短期记忆检测群养猪攻击行为的分析方法

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