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基于多路激励和金字塔切分注意力的鸟类行为识别
1
作者
邓抒憧
陈爱斌
戴子健
《应用科学学报》
北大核心
2025年第1期154-168,共15页
针对传统行为识别方法在处理复杂鸟类行为模式时存在辨识率低、误判率高等问题,提出了一种基于多路激励模块和金字塔切分注意力的改进3D残差网络的深度学习模型。利用帧间差分法有效减轻计算负担,在精确保留关键时空信息的同时提高了识...
针对传统行为识别方法在处理复杂鸟类行为模式时存在辨识率低、误判率高等问题,提出了一种基于多路激励模块和金字塔切分注意力的改进3D残差网络的深度学习模型。利用帧间差分法有效减轻计算负担,在精确保留关键时空信息的同时提高了识别精度。引入多路激励模块改进原有残差块,使模型能够精准捕捉细微运动行为特征,解决了鸟类复杂动态行为识别易混淆的问题。以3D金字塔切分注意力替换原有3D卷积层,实现对不同尺度鸟类行为特征的有效捕获。在自建鸟类行为视频数据集上进行实验,对常见鸟类行为的识别准确率达到90.48%,显著优于基准模型与其他现有流行行为识别网络,证明了所提模型对复杂鸟类行为识别的有效性。
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关键词
鸟类行为识别
多路激励
金字塔切分注意力
帧间差分法
自建数据集
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题名
基于多路激励和金字塔切分注意力的鸟类行为识别
1
作者
邓抒憧
陈爱斌
戴子健
机构
中南林业科技大学人工智能应用研究所
出处
《应用科学学报》
北大核心
2025年第1期154-168,共15页
基金
国家自然科学基金(No.62276276)
湖南省自然科学基金(No.2024JJ5647)资助。
文摘
针对传统行为识别方法在处理复杂鸟类行为模式时存在辨识率低、误判率高等问题,提出了一种基于多路激励模块和金字塔切分注意力的改进3D残差网络的深度学习模型。利用帧间差分法有效减轻计算负担,在精确保留关键时空信息的同时提高了识别精度。引入多路激励模块改进原有残差块,使模型能够精准捕捉细微运动行为特征,解决了鸟类复杂动态行为识别易混淆的问题。以3D金字塔切分注意力替换原有3D卷积层,实现对不同尺度鸟类行为特征的有效捕获。在自建鸟类行为视频数据集上进行实验,对常见鸟类行为的识别准确率达到90.48%,显著优于基准模型与其他现有流行行为识别网络,证明了所提模型对复杂鸟类行为识别的有效性。
关键词
鸟类行为识别
多路激励
金字塔切分注意力
帧间差分法
自建数据集
Keywords
bird action recognition
multiple excitation
pyramid split attention
inter-frame difference method
self-built dataset
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多路激励和金字塔切分注意力的鸟类行为识别
邓抒憧
陈爱斌
戴子健
《应用科学学报》
北大核心
2025
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