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

Inventor： 李想 ,  陈兆祺 ,  许金坡 ,  赵文馨 ,  陈昕 ,  卢韬

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。

公开(公告)号：CN113361362A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110604095.8

申请日：2021-05-31

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 李想 ,  赵文馨 ,  李怡良 ,  陈昕 ,  卢韬

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种农民劳作行为识别方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：建立农民劳作行为的数据集，并科学划分所述数据集；构建深度学习模型的P3D模块和ConvLSTM模块；将所述P3D模块与所述ConvLSTM模块组合，建立P3DConvLSTM模型；基于所述数据集训练所述P3DConvLSTM模型，并基于经训练的P3DConvLSTM模型识别农民劳作行为。本发明针对视频分析中的空间和时间两个维度的特征，基于深度学习算法提出了一种应用于农民劳作行为识别的P3DConvLSTM模型，以为农民劳作行为识别建立端到端的可训练模型。

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

Inventor： 李想 ,  陈兆祺 ,  许金坡 ,  赵文馨 ,  陈昕 ,  卢韬

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。