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人工智能动物识别与行为追踪方法的研究
目录
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
动物识别相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1动物特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1.1传统特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1.2基于深度学习的特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2动物分类模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2.1传统机器学习分类器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2.2深度学习分类模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3目标检测与识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3.1两阶段检测器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3.2单阶段检测器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
动物行为识别相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.1动物行为特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.1.1物理行为特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.1.2社会行为特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2动物行为分类模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.2.1基于视频的行为识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.2.2基于序列模型的行为识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
3.3动物行为预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.3.1习惯性行为预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.3.2突发行为预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
基于深度学习的动物识别与行为追踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
4.1卷积神经网络在动物识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.2循环神经网络在动物行为识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
4.3卷积循环神经网络在动物识别与行为追踪中的应用．．．．．．．．．．77
动物识别与行为追踪系统设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
5.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
5.2数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
5.3算法模块实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
5.4系统测试与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
6.1动物识别实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
6.2动物行为识别实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
6.3系统性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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