公开(公告)号：CN118537892A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410600060.0

申请日：2024-05-15

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 牟超 ,  王天宇 ,  许福

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/50 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 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。