【摘 要】
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在日常调研活动中,接触到了晋南牛这一较为稀缺的物种,当前国家已经对该牛种采取了基因资源保护措施,在运城调研时也了解到当下对于晋南牛的保护存在一些困难,例如在对牛体健康监测上,往往在晋南牛身体状况已经出现异样时才可以进行诊断,且保护中心人员较少,可能并不能及时的发现,因此需要一种有效的手段来及时的识别出行为出现异常的晋南牛。而晋南牛生性较警惕,不适宜做过多接触式的实验,针对上述的问题,因此准备运用计
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在日常调研活动中,接触到了晋南牛这一较为稀缺的物种,当前国家已经对该牛种采取了基因资源保护措施,在运城调研时也了解到当下对于晋南牛的保护存在一些困难,例如在对牛体健康监测上,往往在晋南牛身体状况已经出现异样时才可以进行诊断,且保护中心人员较少,可能并不能及时的发现,因此需要一种有效的手段来及时的识别出行为出现异常的晋南牛。而晋南牛生性较警惕,不适宜做过多接触式的实验,针对上述的问题,因此准备运用计算机视觉技术,设计一款准确率较高的网络模型来对晋南牛的行为识别进行监测。本文从晋南牛的行为识别入手,将采集到的视频数据集,通过Two-stream方法提取出视频的空间流图片与时间流图片,即RGB与flow光流图。借助传统Res Net神经网络、基于注意力增强特征法改进后的Attention网络,对双流图片进行行为识别,两种网络均为18层和50层的模型,具体包括如下六种行为:采食、饮水、趴卧、回望、站立、走动。主要实验结果如下:Res Net18网络在RGB图片中的识别准确率最高可达到96.131%;在flow光流图片中最高可达到77.381%。Res Net50网络在在RGB图片中的识别准确率最高可达到94.94%;在flow光流图片中最高可达到85.417%。基于注意力增强改进后的att18在RGB图片中的识别准确率最高可达到97.024%;在flow光流图片中最高可达到90.476%。att50在RGB图片中的识别准确率最高可达到97.917%;在flow光流图片中最高可达到88.095%。由实验结果可知,在时空双流处理视频数据集,并在Res Net神经网络中训练后得到的数据已由较高的准确率,而在本文基于注意力增强特征法改良过的attention网络中,全部准确率均获得了提升,由此可知该方法获得了预想中的效果,并且准确率可以达到90%以上,特别是在RGB图片中可达到95%以上,可以初步应用于晋南牛的日常行为监测中,也对后续更多科研人员完善晋南牛行为监测技术提供了初步的研究基础。
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