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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于ResNet50的果蝇行为识别方法；本发明方法通过图片像素绝对值相减的方法进行预处理，实现相邻帧果蝇运动特征的提取；利用深度学习模型，提高行为识别的准确性，减少人为主观误差；自动化处理和分析视频数据，显著减少人工观察和记录的工作量。本发明的果蝇行为识别方法为生物学研究提供了一种高效、准确的工具，能够显著提升研究效率，推动果蝇行为学研究的发展。
主权项：1.一种基于ResNet50的果蝇行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1将果蝇的头部固定后，拍摄果蝇行为视频；2根据步骤1拍摄的视频中果蝇的不同行为，对视频进行预处理，获得包含果蝇的图片；3根据果蝇的不同行为对步骤2中获得的图片进行标注，得到标注后的图片集；4构建ResNet50神经网络基础模型，并利用标注后的图片集对该模型进行训练，获得果蝇行为识别分类模型；5对待识别的果蝇行为视频进行步骤2的操作，获得待识别图片集，利用果蝇行为识别模型对待识别图片集进行识别和分类，输出果蝇行为识别模型处理结果；6对果蝇行为识别模型处理结果进行缩并，最终得到果蝇行为识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于ResNet50的果蝇行为识别方法
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