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公开(公告)号:CN119693996A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411374698.3
申请日:2024-09-29
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点检测的生猪行为识别方法,包括以下步骤,构建生猪特征点检测数据集和生猪行为识别数据集;建立生猪特征点检测模型YOLO‑ASF‑P2;结合所述特征点时序信息构建生猪行为识别模型CNN‑B i‑GRU;所述生猪行为识别模型CNN‑Bi‑GRU高效识别生猪的坐、站和躺三种行为。本发明的有益效果:一是生猪特征点检测模型YOLO‑ASF‑P2的检测精度为92.5%、召回率为90%、平均精度(AP50‑95)为68.2%、浮点运算次数为39.2GFLOPs、模型参数量为18.4M;二是生猪行为识别模型CNN‑Bi‑GRU针对生猪的坐、站、躺三种行为的平均识别精度为96%,提出的生猪特征点检测模型精度较高、轻量化,能够有效应对生猪姿态多变对特征点准确检测的挑战。