摘要
本发明公开一种基于三流卷积网络的长颈鹿行为识别方法,主要通过采用卷积神经网络对视频中每帧图像进行目标检测与姿态估计,获取每只长颈鹿的边界框和关键特征点坐标,然后采用多目标跟踪算法结合骨架姿态相似度实现个体的跨帧追踪与ID保持,对每个被追踪的长颈鹿个体,提取常规帧率的整身视频片段、降帧片段,及以嘴部为中心的局部动作片段,三类片段分别输入不同的全局特征建模网络,用于提取多尺度的行为特征向量,再通过门控注意力融合模块实现自适应特征融合,最终通过全连接层与概率模型输出典型行为,实现高精度的长颈鹿行为识别。