公开(公告)号：CN111582214A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010414134.3

申请日：2020-05-15

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 陈曦 ,  翟昊 ,  沈丽君 ,  谢启伟 ,  韩华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和生物学、动物行为学领域，具体涉及一种基于孪生网络的笼养动物行为分析方法、系统、装置，旨在解决现有跨物种笼养动物实时行为分析方法需要大量的跨物种标注数据以及检测分析精细度、准确率较低的问题。本系统方法包括：获取待分析目标在第t帧图像中的搜索区域；通过孪生子网络分别提取搜索区域、预设的目标区域、预设的背景区域的特征；基于提取的特征，分别通过区域生成网络、蒙版子网络获取待分析目标的检测区域、mask；迭代获取设定帧数内的检测区域、mask，并通过预设的聚类方法，得到待分析目标在设定帧数内的运动状态。本发明减少了对标注数据的需求，提高了效率以及检测分析的精细度、准确率。

公开(公告)号：CN111582214B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202010414134.3

申请日：2020-05-15

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 陈曦 ,  翟昊 ,  沈丽君 ,  谢启伟 ,  韩华

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和生物学、动物行为学领域，具体涉及一种基于孪生网络的笼养动物行为分析方法、系统、装置，旨在解决现有跨物种笼养动物实时行为分析方法需要大量的跨物种标注数据以及检测分析精细度、准确率较低的问题。本系统方法包括：获取待分析目标在第t帧图像中的搜索区域；通过孪生子网络分别提取搜索区域、预设的目标区域、预设的背景区域的特征；基于提取的特征，分别通过区域生成网络、蒙版子网络获取待分析目标的检测区域、mask；迭代获取设定帧数内的检测区域、mask，并通过预设的聚类方法，得到待分析目标在设定帧数内的运动状态。本发明减少了对标注数据的需求，提高了效率以及检测分析的精细度、准确率。