申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809212A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V40/20;G06V10/26;G06V10/10;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及一种多视角动物身份识别方法及其识别装置，包括：获取至少两个视角下相同时刻的单动物行为视频，以及至少两个视角下相同时刻的多动物行为视频。使用深度学习模型重用策略，先后分别对深度学习实例分割模型以及深度学习身份识别模型进行训练，将动物实例分割任务和动物身份识别任务设计为互补任务，结合多个视角下的视频采集，直接解决了需要人工标注身份数据、动物身份集难以标注、动物身份识别困难且误差大的问题，进一步解决稳健身份特征获取量的难以取得以及身份识别准确率低下的缺陷。与现有技术相比，本申请公开的一种多视角动物身份识别方法及其识别装置可以实现对稳健身份特征获取量的易于取得以及提高身份识别准确率的目的。

主权项：1.一种多视角动物身份识别方法，其特征在于，包括：获取至少两个视角下相同时刻的单动物行为视频，以及至少两个视角下相同时刻的多动物行为视频；提取单动物行为视频和多动物行为视频中的动物实例轮廓，并将动物实例轮廓用于训练深度学习实例分割模型；基于深度学习实例分割模型对单动物行为视频和多动物行为视频进行实例分割，从单动物行为视频中获得单动物分割实例，从多动物行为视频中获得多动物分割实例；将不同视角下的单动物分割实例进行拼接，拼接后的图像作为输入图样，并将输入图样用于训练深度学习身份识别模型；将不同视角下的多动物分割实例进行拼接，得到单个动物的部分或全部图样，基于深度学习身份识别模型对单个动物的部分或全部图样进行识别匹配，从而获得单个动物的身份信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 一种多视角动物身份识别方法及其识别装置

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