-
公开(公告)号:CN113378004A
公开(公告)日:2021-09-10
申请号:CN202110621272.3
申请日:2021-06-03
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/735 , G06F16/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于FANet的农民劳作行为识别方法和装置、电子设备及存储介质。该方法包括:建立农民劳作运动行为的数据集;构建FANet模型;将所述农民劳作运动行为的数据集输入到所述FANet模型进行训练;以及基于训练后的FANet模型,预测得到所述农民劳作行为的识别结果。本发明通过视频记录农民在劳作时的一系列运动动作变化,通过深度学习识别观察者的劳作动作类型。一方面,可以真实客观的记录农民的劳作行为,可以为农场管理和农产品追溯提供真实的客观数据;同时,较直接存储视频,可以有效的降低存储空间,提供结构化数据便于分析;另外,较人工监管,可以大幅度提高效率,减少人工成本。
-
公开(公告)号:CN113378004B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202110621272.3
申请日:2021-06-03
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于FANet的农民劳作行为识别方法和装置、电子设备及存储介质。该方法包括:建立农民劳作运动行为的数据集;构建FANet模型;将所述农民劳作运动行为的数据集输入到所述FANet模型进行训练;以及基于训练后的FANet模型,预测得到所述农民劳作行为的识别结果。本发明通过视频记录农民在劳作时的一系列运动动作变化,通过深度学习识别观察者的劳作动作类型。一方面,可以真实客观的记录农民的劳作行为,可以为农场管理和农产品追溯提供真实的客观数据;同时,较直接存储视频,可以有效的降低存储空间,提供结构化数据便于分析;另外,较人工监管,可以大幅度提高效率,减少人工成本。
-