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申请/专利权人：北京林业大学
摘要：本发明提出了一种基于深度学习和姿态信息的东北虎重识别方法，旨在解决野外环境下东北虎重新识别的难题。该方法包括三个关键步骤：首先，通过野外相机陷阱捕获包含东北虎的图像；然后，所有图像经过光照不变性模块处理，减少光照差异对识别准确性的影响；其次，利用双分支网络，其中一个基于分块特征卷积分支用于提取全局特征，另一个姿态引导的特征卷积分支用于捕获姿态信息，从而实现对东北虎身份的准确提取；最后，利用综合的局部和全局特征距离计算方法，进行图像之间的相似度计算和重识别。通过这一方法，我们可以在野外复杂环境中实现对东北虎身份的高准确度和鲁棒性的重新识别，为野生动物保护和监测提供了一种有效的技术手段。
主权项：1.一种面向野外复杂环境场景下的东北虎重识别方法，其特征在于,包括如下步骤：步骤一、从野外部署的相机陷阱获取包含东北虎的图像，得到真实的野外环境中的东北虎图片以组成查询集；步骤二、将查询集所有图像输入光照不变性模块，该模块采用了对比度限制自适应直方图均衡技术调整所有输入图像的光照参数，减少不同类别之间光照差异造成的误差；步骤三、对于调整后的查询集图像，输入双分支网络，综合利用全局和局部特征以及姿态信息进行身份提取，构建能够辨别东北虎身份的特征；步骤四、得到查询集的特征向量集合后，对每一个特征向量将匹配查询集剩余特征向量中与之相似的向量并按相似度排序，表明两张图像中的东北虎是同一身份，最后得到查询集中每个图像的重新识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京林业大学 一种面向野外复杂环境场景下的东北虎重识别方法
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