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申请/专利权人：天津随行科技有限公司
摘要：本申请提供一种基于摄录图像分析活体牲畜数量方法和系统，包括：获取历史视频数据，其中，视频数据包含活体牲畜各种行为，且视频数据覆盖不同时间段，不同光照条件和不同环境背景；对历史视频数据中进行预处理，得到历史视频帧序列，其中，预处理包括：灰度化处理，降噪处理和背景减除处理；利用历史视频帧序列，对预设网络模型进行训练，得到目标网络模型，其中，目标网络模型用于分析活体牲畜的数量；在获取到当前视频数据后，利用当前视频数据和目标网络模型，确定出当前活体牲畜分析数量，实现了实时准确分析出活体牲畜数量的技术效果。
主权项：1.一种基于摄录图像分析活体牲畜数量方法，其特征在于，包括：获取历史视频数据，其中，所述视频数据包含活体牲畜各种行为，且所述视频数据覆盖不同时间段，不同光照条件和不同环境背景；对所述历史视频数据中进行预处理，得到历史视频帧序列，其中，所述预处理包括：灰度化处理，降噪处理和背景减除处理；利用所述历史视频帧序列，对预设网络模型进行训练，得到目标网络模型，其中，所述目标网络模型用于分析活体牲畜的数量；在获取到当前视频数据后，利用所述当前视频数据和所述目标网络模型，确定出当前活体牲畜分析数量;其中，若所述预设网络模型为LSTM网络模型，则利用所述历史视频帧序列，对预设网络模型进行训练，得到目标网络模型，包括;对所述历史视频帧序列进行特征提取，得到特征数据序列，其中，特征数据包括：活体牲畜的运动方向，活体牲畜的运动速度，活体牲畜之间的遮挡程度和环境特征；将所述特征数据序列输入所述LSTM网络模型进行训练，得到每个历史视频帧中活体牲畜的行为类别，其中，所述行为类别至少包括：行走和躺卧；基于所述行为类别和第一预设活体牲畜数量统计公式，确定出所述历史视频帧序列对应的修正后活体牲畜分析数量；基于所述历史活体牲畜分析数量和所述历史视频帧序列对应的实际活体牲畜数量，对所述LSTM网络模型进行交叉验证优化，得到所述目标网络模型。
全文数据：
权利要求：
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