【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经科学，具体涉及一种非人灵长类动物社交活动识别方法。
技术介绍
1、对于非人灵长类动物的个体行为和社交活动进行识别分析和研究，是为生物学特性分析奠定基础以及为神经科学领域提供实验证据的工作，对于人类神经科学领域的研究和相关疾病治疗具有重要意义。目前，此类研究通常利用猕猴进行，且主要着重于单只猕猴的研究，对于多只猕猴特别是猕猴间的社交行为的研究则为少见，如monkeyinlab提供了13类单只猕猴在猴笼中的所有日常行为，却没有提供交互行为类别；mbvd-9数据集提供了单只猴场景和群体猴场景的行为数据，但却未涉及猕猴间的社交行为数据。
2、近年来，越来越多的生物目标跟踪数据被发表，但非人灵长类多目标跟踪数据集却极少。少数生物多目标跟踪数据集中包含非人灵长类动物类别，但其数据量占比甚少。例如，youtube-vis数据集和ovis多目标跟踪数据集提供了非人灵长类动物的多目标跟踪、检测与分割标注信息，然而合并后的非人灵长类的视频总量和实例数量并不多。
3、非人灵长类的行为识别任务通常基于人类的行为识别任务...
【技术保护点】
1.一种非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，以猕猴作为非人灵长类动物的代表，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第一步包括以下具体步骤：
3.根据权利要求1所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第二步包括以下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第二步的步骤②构建猕猴社交行为数据集时，中老年猕猴社交行为类别限定为除顶杆靠近、顶杆回避外的11个类别，得到中老年猕猴的视频片段总量为1653个；幼年猕猴社交行为类别限定...
【技术特征摘要】
1.一种非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，以猕猴作为非人灵长类动物的代表，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第一步包括以下具体步骤：
3.根据权利要求1所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第二步包括以下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第二步的步骤②构建猕猴社交行为数据集时，中老年猕猴社交行为类别限定为除顶杆靠近、顶杆回避外的11个类别，得到中老年猕猴的视频片段总量为1653个；幼年猕猴社交行为类别限定为除骑跨外的其他12个社交行为类别，得到幼年猕猴的视频片段总量为2290个。
5.根据权利要求1所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第三步包括以下具体步骤：
6.根据权利要求1所述的非人灵长类动物社交活动识别方法，其特征在于，所述第四步所建立的猕猴社交行为识别网络模型包括用于视频输入的输入模块，用于从输入的视频中光流图像和rgb图像的图像提取模块，用于对光流图像和rgb图像进行处理的网络结构，用于网络结构实现自适应地进行结果预测自注意力模块，以及输出识别结果的输出模块；所述网络结构以resnet作为主...
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