申请/专利权人：南京市红山森林动物园管理处;南京农业大学

申请日：2023-04-13

公开（公告）日：2023-11-21

公开（公告）号：CN116110586B

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G06V40/20;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.21#授权;2023.05.30#实质审查的生效;2023.05.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5以及SlowFast的大象健康管理系统，包括：大象的行为数据采集子系统：用于采集大象行为视频；大象的行为检测子系统：分析大象行为视频，通过YOLOv5算法以及SlowFast网络检测大象的特征行为，实时输送到数据库中，对大象的特征行为进行计数统计；大象生活环境监测子系统：监测室外的大象生活环境信息，实时发送至数据库存储；大象健康评估子系统：将不同类别的行为划分相应的权重，根据大象的行为量对应的区间，为大象的健康状况进行系统性的自动化打分；分析大象生活环境对其健康状态的影响。本发明提供的方法非接触地获得大象的行为数据、健康评估等信息，有利于提高大象的福利水平。

主权项：1.一种基于YOLOv5以及SlowFast的大象健康管理系统，其特征在于它包括：大象的行为数据采集子系统、大象的行为检测子系统、大象生活环境监测子系统和大象健康评估子系统；具体的：大象的行为数据采集子系统：用于采集大象行为视频；大象的行为检测子系统：分析大象行为视频，通过YOLOv5算法以及SlowFast网络检测大象的特征行为，实时输送到数据库中，对大象的特征行为进行计数统计；大象的行为检测子系统的模型构建包括以下步骤：S1、数据采集：基于大象的行为数据采集子系统获得视频及图像数据，图像数据实时从视频中截取，截取频率为每秒一帧图片；S2、概念定义：大象采食、休息、爬跨以及刻板行为定义以及大象性别定义；S3、数据划分：基于大象行为的定义划分大象行为数据集；S4、网络设计：平衡检测速度和检测精度，采用YOLOv5和SlowFast为检测网络模型；S5、YOLOv5模型训练：利用动作分类图片数据集训练YOLOv5模型，作为室外大象行为的检测器；S6、SlowFast模型训练：利用动作分类视频数据集训练SlowFast模型，作为室内大象刻板行为的检测器；所述的SlowFast算法的训练中，采用双路径的视频识别，以低帧速率运行的慢速路径以捕获空间语义，以及以高帧速率运行的快速路径以捕获精细时间分辨率的运动；S7、行为统计及可视化：将室外及室内大象各类行为检测结果传输至后台数据库，编写SQL语句自动化统计每天各类行为时长及次数，发布至前端可视化页面；大象生活环境监测子系统：监测室外的大象生活环境信息，实时发送至数据库存储；大象健康评估子系统：将不同类别的行为划分相应的权重，根据大象的行为量对应的区间，为大象的健康状况进行系统性的自动化打分；同时，分析大象生活环境对其健康状态的影响；大象行为包括：采食行为、休息行为、爬跨行为以及刻板行为；具体的行为定义为：采食行为：鼻子卷起食物，填到嘴里3次以上；休息行为：侧卧到室内地板或室外地面上，持续一分钟以上；爬跨行为：雄性大象谋求与雌性大象交配的行为；刻板行为：移动类刻板行为：大象在两个点重复性的来回走动，或者一直绕圈，重复3次以上；晃动类刻板行为：大象身体某部位重复同一个动作3次以上。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京市红山森林动物园管理处;南京农业大学 基于YOLOv5以及SlowFast的大象健康管理系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD