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申请/专利权人：河北工业大学

摘要：本发明为基于神经网络与欧式距离的笼养禽类行为识别方法，首先采集养殖场笼养禽类行为的原始视频，从原始视频中提取视频数据集和图像数据集，视频数据集中每个视频片段都对应一个禽类行为；其次，利用图像数据集对目标检测网络进行训练；最后，将各个视频片段包含的所有帧图像输入到预训练的目标检测模型中，检测图像中个体头部、食槽、饮水乳头的位置；计算个体头部与饮水乳头和食槽的欧式距离，并构建欧式距离矩阵；将欧式距离矩阵输入到预训练的分类网络中进行禽类行为识别。禽类不同行为所呈现的个体头部与饮水乳头、以及个体头部与食槽的欧式距离大小和变化趋势都不相同，因此将图像检测和欧式距离相结合，提高了识别精度。

主权项：1.一种基于神经网络与欧式距离的笼养禽类行为识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、利用高速摄像机采集养殖场笼养禽类的行为视频作为原始视频，禽类个体、饮水乳头和食槽需位于高速摄像机的视野内；步骤二、对原始视频进行剪辑，提取反映禽类行为的视频片段，每个视频片段仅包含单一禽类行为，所有视频片段构成视频数据集A；从原始视频中提取视频帧，对视频帧中个体头部、食槽和饮水乳头进行标注，得到图像数据集B；步骤三、利用图像数据集B对目标检测模型进行训练，得到预训练的目标检测模型；步骤四、将视频数据集A中每个视频片段包含的所有帧图像输入到预训练的目标检测模型中，检测各帧图像中个体头部、食槽、饮水乳头的位置；假设第i帧图像中个体头部中心点食槽中心点饮水乳头中心点则第i帧图像中个体头部与食槽的欧式距离di为： 第i帧图像中个体头部与饮水乳头的欧式距离fi为： 对欧式距离进行归一化处理，并将视频片段中所有帧图像中个体头部与食槽的欧式距离、个体头部与饮水乳头的欧式距离按照时间序列排列，得到欧式距离矩阵L，L＝[D,F]＝[[d1,d2,…,dn]T,[f1,f2,…,fn]T]，D表示个体头部与食槽的欧式距离数组，F表示个体头部与饮水乳头的欧式距离数组，n表示视频片段包含的图像数量；每个视频片段经过上述处理后的都得到一个欧式距离矩阵，将欧式距离矩阵输入到预训练的分类网络中，预训练的分类网络输出禽类行为识别结果。

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