申请/专利权人：北京林业大学

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912116A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种真实场景下野生动物姿态估计方法，属于野生动物监测保护技术领域。本发明旨在对复杂环境下的动物姿态进行估计，能够适用于大部分真实场景，有效避免了对数据集的重复训练，具体包括：S1、构建动物姿态估计图像的数据集，并基于风格迁移对所构建的数据集进行处理；S2、基于组白化操作，构建基于热图生成的自由简单基线姿态估计模型，利用所述模型生成热图，利用热图完成模型训练；S3、对模型进行修正，设计坐标表征方法和热图解码方法；S4、采用轻量化的姿态估计网络解码架构，完成真实场景下野生动物姿态的估计。本发明以深度学习的野生动物姿态估计方法为主体，最终可以实现对复杂环境下野生动物的监测、调查和保护工作。

主权项：1.一种真实场景下野生动物姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建动物姿态估计图像的数据集，并基于风格迁移对所构建的数据集进行处理；S2、基于组白化操作，构建基于热图生成的自由简单基线姿态估计模型，利用所述模型生成热图，利用热图完成模型训练；S3、对S2中所构建的模型进行修正，设计坐标表征方法和热图解码方法；S4、综合S1～S3所述操作，采用轻量化的姿态估计网络解码架构，完成真实场景下野生动物姿态的估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京林业大学 一种真实场景下野生动物姿态估计方法

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