模型训练方法、动物行为识别方法、装置、设备制造方法及图纸

本公开提供的一种模型训练方法、动物行为识别方法、装置、设备，涉及动物行为识别技术，包括：获取训练数据集；训练数据集中包括多组训练数据，训练数据中包括目标动物的文本数据、图像数据、声音数据，以及目标动物的标注行为类别；将目标动物的文本数据、图像数据、声音数据输入至预设模型中，得到目标动物的预测行为类别；根据目标动物的标注行为类别和预测行为类别，优化预设模型中的参数，得到动物行为识别模型。本公开提供的方案，可以通过分析目标动物的多模态数据（文本数据、图像数据、声音数据）来识别动物的行为，可以提高动物行为识别的泛化性能。别的泛化性能。别的泛化性能。

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、动物行为识别方法、装置、设备


[0001]本公开涉及动物行为识别技术，尤其涉及一种模型训练方法、动物行为识别方法、装置、设备。

技术介绍

[0002]目前，在生活、生产中，动物们受到了广泛的关注。譬如，农场中的生猪、奶牛等动物。动物的行为越来越受到人们的重视。
[0003]现有技术中，动物行为识别多基于单模态图像数据。比如，利用图像处理和视频检测技术，挖掘动物站立、行走、跳跃等典型行为特征，实现养殖过程中生理病理行为的自动识别，实现实时监测动物健康状况和异常行为，为规模化养殖提供更客观、准确的技术支持。
[0004]但是，只使用图像数据对动物行为进行识别不够准确，识别精度有待提升。

技术实现思路

[0005]本公开提供了一种模型训练方法、动物行为识别方法、装置、设备，以解决现有技术中识别动物行为的精度低的问题。
[0006]根据本公开第一方面，提供了一种模型训练方法，包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集中包括多组训练数据，所述训练数据中包括目标动物的文本数据、图像数据、声音数据，以及所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集中包括多组训练数据，所述训练数据中包括目标动物的文本数据、图像数据、声音数据，以及所述目标动物的标注行为类别；所述文本数据是指用于描述所述目标动物的文字内容，所述图像数据和所述声音数据是采集的所述目标动物的数据；将所述目标动物的文本数据、图像数据、声音数据输入至预设模型中，得到所述目标动物的预测行为类别；根据所述目标动物的标注行为类别和预测行为类别，优化所述预设模型中的参数，得到动物行为识别模型；其中，所述动物行为识别模型用于识别动物的行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括第一模型、第二模型、第三模型；所述将所述目标动物的文本数据、图像数据、声音数据输入至预设模型中，得到所述目标动物的预测行为类别，包括：利用所述第一模型对所述文本数据进行处理，得到第一行为识别结果；利用所述第二模型对所述图像数据进行处理，得到第二行为识别结果；利用所述第三模型对所述声音数据进行处理，得到第三行为识别结果；根据所述第一行为识别结果、所述第二行为识别结果、所述第三行为识别结果，确定所述预测行为类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一模型对所述文本数据进行处理，得到第一行为识别结果，包括：所述第一模型提取所述文本数据的文本序列，并对所述文本序列进行识别，得到所述第一行为识别结果；所述利用所述第二模型对所述图像数据进行处理，得到第二行为识别结果，包括：所述第二模型提取所述图像数据的图像特征，并对所述图像特征进行识别，得到所述第二行为识别结果；所述利用所述第三模型对所述声音数据进行处理，得到第三行为识别结果，包括：所述第三模型提取所述声音数据的目标音频特征，并对所述目标音频特征进行识别，得到所述第三行为识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一模型提取所述文本数据的文本序列，包括：在所述文本数据中提取关键词；对所述关键词进行词嵌入向量计算，得到所述文本数据的文本序列。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第三模型提取所述声音数据的目标音频特征，包括：提取所述声音数据的多个原始音频特征；融合所述原始音频特征，得到所述声音数据的目标音频特征。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一行为识别结果、所述第二行为识别结果、所述第三行为识别结果，确定所述预测行为类别，包括：根据所述第一行为识别结果，确定所述第一模型输出的与各预设行为类别对应的各第
一概率；根据所述第二行为识别结果，确定所述第二模型输出的与各预设行为类别对应的各第二概率；根据所述第三行为识别结果，确定所述第三模型输出的与各预设行...

【专利技术属性】
技术研发人员：周波，蔡芳发，苗瑞，梁书玉，
申请(专利权)人：深圳市海清视讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：