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  • 简介:[目的/意义]奶牛跛行检测是规模化奶牛养殖过程中亟待解决的重要问题,现有方法的检测视角主要以侧视为主.然而,侧视视角存在着难以消除的遮挡问题.本研究主要解决侧视视角下存在的遮挡问题.[方法]提出一种基于时空特征融合的俯视视角下奶牛跛行检测方法.首先,通过分析深度视频中跛行奶牛在运动过程中的位姿变化,构建空间特征图像序列.通过分析跛行奶牛行走时躯体前进和左右摇摆的瞬时速度,利用光捕获奶牛运动的瞬时速度,构建时间特征图像序列.将空间与时间特征图像组合构建时空融合特征图像序列.其次,利用卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进PP-TSMv2(PaddlePad-dle-Temporal Shift Module v2)视频动作分类网络,构建奶牛跛行检测模型Cow-TSM(Cow-Temporal Shift Module).最后,分别在不同输..

  • 标签: 奶牛跛行检测时空融合视频动作分类深度图像注意力机制TSM