【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种携带犬只行为的识别方法、装置和存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人工智能落地使用，目前城市中养犬的家庭很多，然而相关法律以及规范管理等并没有要求遛狗需要牵狗绳，遛狗不牵绳问题成为了城市管理的重要组成部分。目前深度学习的检测方法已经能够检测出城市中狗的出没，但是对于流浪狗和遛狗的行为无法进行有效的区分，加大了管理人员的工作量。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术提供了一种携带犬只行为的识别方法、装置和存储介质。
2、在本专利技术的第一实施例中提供一种携带犬只行为的识别方法，所述方法包括以下步骤：获取待检测图像并对图像进行预处理；利用预先训练好的犬类检测模型对预处理后的待检测图像进行犬类检测；若在预处理后的待检测图像中检测到犬类，获取犬类图像矩形框，对犬类图像矩形框的各边分别向外扩展n个像素，得到犬类图像扩展图像；利用预先训练好的狗绳检测模型对犬类图像扩展图像进行检测；若未在犬类图像扩展图像中检测到狗绳，...
【技术保护点】
1.一种携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述犬类检测模型为yolov5模型。
3.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述待检测图像通过视频流数据获取。
4.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述预处理的方法包括：
5.根据权利要求4所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述背景差分算法的公式如下：
6.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述N为150。<...
【技术特征摘要】
1.一种携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述犬类检测模型为yolov5模型。
3.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述待检测图像通过视频流数据获取。
4.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述预处理的方法包括：
5.根据权利要求4所述的携带犬只行为的识别方法，其特征在于，所述背景差分算法的公式如下：
6.根据权利要求1所述的携带犬只行为的识别方...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲子偲，潘成华，韩平军，
申请(专利权)人：江苏网进科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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