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龍圖騰網(wǎng)獲悉河北工業(yè)大學(xué);張家口市綠色田園禽業(yè)科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)行為檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116645695B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310561741.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)行為檢測(cè)方法是由何靜飛;李建偉;王茂森;劉曉彤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)行為檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明為基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)行為檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括以下步驟：并對(duì)原始視頻進(jìn)行處理提取禽類(lèi)動(dòng)作豐富的視頻幀并標(biāo)注禽類(lèi)個(gè)體，得到圖像數(shù)據(jù)集A；利用圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)算法，獲得訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)算法；對(duì)原始視頻進(jìn)行處理并利用提取關(guān)鍵幀的方式，獲得關(guān)鍵幀，利用目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲得關(guān)鍵幀中禽類(lèi)個(gè)體的位置坐標(biāo)，并對(duì)關(guān)鍵幀中的禽類(lèi)個(gè)體的位置坐標(biāo)進(jìn)行修正同時(shí)進(jìn)行行為標(biāo)注；使用DeepSort算法對(duì)關(guān)鍵幀中的禽類(lèi)個(gè)體進(jìn)行追蹤，鎖定禽類(lèi)個(gè)體的id；構(gòu)建基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)時(shí)空行為檢測(cè)模型。通過(guò)將多種注意力機(jī)制嵌入到網(wǎng)絡(luò)中，提升了網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)精確度。

本發(fā)明授權(quán)基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)行為檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)行為檢測(cè)方法，其特征在于，所述檢測(cè)方法包括以下步驟： 利用視頻采集系統(tǒng)采集養(yǎng)殖場(chǎng)禽類(lèi)的視頻作為原始視頻，并對(duì)原始視頻進(jìn)行處理提取禽類(lèi)動(dòng)作豐富的視頻幀并標(biāo)注禽類(lèi)個(gè)體，得到圖像數(shù)據(jù)集A； 利用圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)算法，獲得訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)算法； 對(duì)原始視頻進(jìn)行處理并利用提取關(guān)鍵幀的方式，獲得關(guān)鍵幀，利用目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲得關(guān)鍵幀中禽類(lèi)個(gè)體的位置坐標(biāo)，并對(duì)關(guān)鍵幀中的禽類(lèi)個(gè)體的位置坐標(biāo)進(jìn)行修正同時(shí)進(jìn)行行為標(biāo)注；使用DeepSort算法對(duì)關(guān)鍵幀中的禽類(lèi)個(gè)體進(jìn)行追蹤，鎖定禽類(lèi)個(gè)體的id；將禽類(lèi)個(gè)體的位置坐標(biāo)、行為類(lèi)別和id合并，得到禽類(lèi)行為數(shù)據(jù)集B； 構(gòu)建基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)時(shí)空行為檢測(cè)模型： 所述基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)時(shí)空行為檢測(cè)模型以SlowFast網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，包括兩條支路，一條是快支路，一條是慢支路，兩條支路分別用來(lái)建模高時(shí)間分辨率的視頻幀和低時(shí)間分辨率的視頻幀；每一條支路對(duì)應(yīng)一個(gè)Resnet50結(jié)構(gòu)，其中包含一個(gè)conv層，一個(gè)pool層以及四個(gè)殘差階段；在四個(gè)殘差階段中分別用通道注意力模塊CA、時(shí)間注意力模塊TA、動(dòng)作激勵(lì)模塊ME、時(shí)間激勵(lì)模塊CE替換其中的殘差單元； 每個(gè)通道注意力模塊CA、時(shí)間注意力模塊TA、動(dòng)作激勵(lì)模塊ME、時(shí)間激勵(lì)模塊CE的輸出連接一個(gè)多時(shí)間聚合模塊MTA；兩條支路的輸出通過(guò)全連接層輸出禽類(lèi)時(shí)空行為檢測(cè)結(jié)果； 所述多時(shí)間聚合模塊MTA包括一個(gè)通道分割層、一個(gè)層次化殘差層、一個(gè)Concat層；假定輸入為首先沿著通道維度，將XMTA分割為四個(gè)片段[X1,X2,X3,X4]，其中每一個(gè)片段用表示，其中后三個(gè)片段會(huì)依次進(jìn)行空間卷積和時(shí)間卷積，此外兩個(gè)相鄰片段之間加入殘差連接，從并行結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為層次化的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)，使得相鄰片段中的特征會(huì)進(jìn)行多次信息交換，最后通過(guò)一個(gè)合并來(lái)結(jié)合多個(gè)輸出，獲得多時(shí)間聚合模塊MTA的輸出；N表示batchsize，T表示時(shí)間，C表示通道，H表示高，W表示寬； 利用禽類(lèi)行為數(shù)據(jù)集B訓(xùn)練基于多重注意力機(jī)制和多時(shí)間聚合的禽類(lèi)時(shí)空行為檢測(cè)模型，用于禽類(lèi)時(shí)空行為檢測(cè)。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人河北工業(yè)大學(xué);張家口市綠色田園禽業(yè)科技有限公司，其通訊地址為：300130 天津市紅橋區(qū)丁字沽光榮道8號(hào)河北工業(yè)大學(xué)東院；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。