基于双重相关性特征融合的红鳍东方鲀异常行为识别方法
申请号:CN202510924155
申请日期:2025-07-04
公开号:CN120877077A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双重相关性特征融合的红鳍东方鲀异常行为识别方法,包括:获取红鳍东方鲀的视频数据,并确定每个视频帧中鱼类个体的坐标数据;通过坐标数据在高层特征图集合中对鱼类个体绘制预测框得到目标高层特征图集合;通过由全连接层构成的Classification将目标高层特征图集合进行分类并输出。本申请提高了鱼类异常行为识别的精准性。同时,在复杂的水下环境中,红鳍东方鲀异常行为与正常特征之间存在高度相似性,也使得基于行为模式分析的异常识别的成功率得以提高。
技术关键词
视频帧集合
识别方法
多尺度特征
通道
全局平均池化
编码
表达式
sigmoid函数
YOLO模型
红鳍东方鲀
坐标
重构
数据
特征点
注意力机制
元素
非线性
融合特征