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公开(公告)号：CN112102358B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011055481.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 南开大学
IPC: G06T7/207 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无侵入动物行为特征观测方法，属于人工智能算法动物学与行为分析技术领域，根据标记的特征点坐标，进行动物的肢体运动分析，通过动物的各个关节点坐标来分析老鼠的前后肢关节运动状态；将数据集随机分为训练集和测试集；通过神经网络来训练训练集，然后通过测试集计算神经网络预测的误差并对其进行评估。本发明还使用了迁移学习，当在对另外一种动物进行行为分析时，可以通过少量的标记数据集与之前的训练模型结合，达到相近的训练效果，从而达到减少人工标注的成本与时间。
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公开(公告)号：CN112102358A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011055481.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种无侵入动物行为特征观测方法，属于人工智能算法动物学与行为分析技术领域，根据标记的特征点坐标，进行动物的肢体运动分析，通过动物的各个关节点坐标来分析老鼠的前后肢关节运动状态；将数据集随机分为训练集和测试集；通过神经网络来训练训练集，然后通过测试集计算神经网络预测的误差并对其进行评估。本发明还使用了迁移学习，当在对另外一种动物进行行为分析时，可以通过少量的标记数据集与之前的训练模型结合，达到相近的训练效果，从而达到减少人工标注的成本与时间。
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