农业机械学报

作者：袁洪波，曹润柳，程曼

单位：河北农业大学,河北农业大学,河北农业大学,

关键词：羊只;行为识别;视频流;Res3D;BiLSTM;注意力机制

基金：河北省重点研发计划项目（21327402D）

识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据，从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型（AdRes3D-BiLSTM）。AdRes3D-BiLSTM模型可以直接针对视频流进行识别，在AdRes3D部分引入了深度可分离卷积和注意力机制，不但减少了浮点运算量，提升了网络轻量化程度，还提高了时间和空间两个维度的特征提取能力；提取的特征被输入BiLSTM模块后，从前后2个方向对时序特征向量进行筛选和更新，最后对羊只行为进行准确识别。试验结果表明，AdRes3D-BiLSTM对羊只站立、躺卧、进食、行走和反刍5种行为的综合识别准确率达到了98.72%，帧速率达到52.79f/s，模型内存占用量为28.03MB。研究结果为基于视频流的动物行为识别提供了新的方法和思路。

来源：2024年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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