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公开(公告)号：CN112288771B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202011093852.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种群体环境中多猪体运动轨迹提取和行为分析方法，包括下述步骤：改进已知的单目标跟踪算法，提出群体环境中同时跟踪多头生猪的算法；根据跟踪结果，提取每头猪每帧的中心点坐标，绘制每头猪的运动轨迹图和瞬时速度图；根据猪体的跟踪得到的目标框，提取感兴趣区域，分割出每头猪的目标轮廓，判断猪体当前形态特征为站立或趴卧；联合猪体运动轨迹、运动速度、轮廓形态，结合猪体运动规律和专家建议，判断每头猪在每个时间段的运动行为，主要包括：猪体站立、趴卧、缓慢行走、快速跑动、异常躁动。本发明展示了如何利用精准鲁棒的的跟踪算法监控群体环境中猪的行为，可实时检测猪的异常运动，辅助判断猪体健康状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112288771A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011093852.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种群体环境中多猪体运动轨迹提取和行为分析方法，包括下述步骤：改进已知的单目标跟踪算法，提出群体环境中同时跟踪多头生猪的算法；根据跟踪结果，提取每头猪每帧的中心点坐标，绘制每头猪的运动轨迹图和瞬时速度图；根据猪体的跟踪得到的目标框，提取感兴趣区域，分割出每头猪的目标轮廓，判断猪体当前形态特征为站立或趴卧；联合猪体运动轨迹、运动速度、轮廓形态，结合猪体运动规律和专家建议，判断每头猪在每个时间段的运动行为，主要包括：猪体站立、趴卧、缓慢行走、快速跑动、异常躁动。本发明展示了如何利用精准鲁棒的的跟踪算法监控群体环境中猪的行为，可实时检测猪的异常运动，辅助判断猪体健康状况。
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公开(公告)号：CN114708285B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210331189.7
申请日：2022-03-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于吸收马尔科夫链和骨架映射网络的视频分割方法及装置，方法包括下述步骤：提取目标的感兴趣区域并对该区域进行超像素分割；根据当前帧、第一帧、上一帧的超像素建立吸收马尔科夫链，初步判断当前帧超像素的标签；提出长期、短期时空线索，优化超像素标签；根据超像素标签，获取表达目标形态的前景骨架和表达干扰物体信息的背景估计；构造骨架映射网络，将前景骨架、背景骨架和当前帧图像，作为骨架映射网络的输入，输出目标的最终分割结果。本发明可以较好地分割出复杂场景下目标的边缘轮廓，应对视频分割中的剧烈形变，相似背景等挑战，且不需要长时间训练神经网络，对计算机硬件的需求较低。
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公开(公告)号：CN114663460B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210191612.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于双流驱动编码器和特征记忆模块的视频分割方法及装置，方法包括下述步骤：构建包含主干流和边缘流的双流驱动编码器，将引导信息和当前帧预处理后输入双流驱动编码器中的主干流，提取图像的深度特征，并将主干流中不同层输出的深度特征输入边缘流，提取图像的边缘特征；构造特征记忆模块，将主干流中最深层输出的特征作为特征记忆模块的输入，用于计算目标在当前帧和已完成分割帧中均稳定存在的特征；构造特征融合模块，将双流驱动编码器和特征记忆提取模块的输出通过该模块聚合，解码为当前帧分割结果。本发明展示了如何基于双流驱动编码器和特征记忆模块进行视频分割，可较好地分割出目标边缘，应对复杂场景下的多种挑战。
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公开(公告)号：CN114708285A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210331189.7
申请日：2022-03-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于吸收马尔科夫链和骨架映射网络的视频分割方法及装置，方法包括下述步骤：提取目标的感兴趣区域并对该区域进行超像素分割；根据当前帧、第一帧、上一帧的超像素建立吸收马尔科夫链，初步判断当前帧超像素的标签；提出长期、短期时空线索，优化超像素标签；根据超像素标签，获取表达目标形态的前景骨架和表达干扰物体信息的背景估计；构造骨架映射网络，将前景骨架、背景骨架和当前帧图像，作为骨架映射网络的输入，输出目标的最终分割结果。本发明可以较好地分割出复杂场景下目标的边缘轮廓，应对视频分割中的剧烈形变，相似背景等挑战，且不需要长时间训练神经网络，对计算机硬件的需求较低。
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公开(公告)号：CN114663460A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210191612.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于双流驱动编码器和特征记忆模块的视频分割方法及装置，方法包括下述步骤：构建包含主干流和边缘流的双流驱动编码器，将引导信息和当前帧预处理后输入双流驱动编码器中的主干流，提取图像的深度特征，并将主干流中不同层输出的深度特征输入边缘流，提取图像的边缘特征；构造特征记忆模块，将主干流中最深层输出的特征作为特征记忆模块的输入，用于计算目标在当前帧和已完成分割帧中均稳定存在的特征；构造特征融合模块，将双流驱动编码器和特征记忆提取模块的输出通过该模块聚合，解码为当前帧分割结果。本发明展示了如何基于双流驱动编码器和特征记忆模块进行视频分割，可较好地分割出目标边缘，应对复杂场景下的多种挑战。
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