【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及行为识别，更具体地说，本专利技术涉及一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法及预警系统。
技术介绍
1、在规模化鹅养殖场的智能化监测中，可以基于计算机视觉进行异常行为识别。现有方法通常通过视频流捕捉鹅群活动，经目标检测与跟踪定位个体后，使用时域分割技术提取特定行为的连续时间段，最终通过分类模型判定啄羽等异常行为，此类技术依赖于对连续视频帧中行为片段的完整性分割，是禽类健康监测的主流技术路线。
2、然而，在高密度养殖环境下，鹅群频繁交互导致的动态遮挡现象会造成单一啄羽行为在时间维度上被切割为多个非连续片段，现有时域分割方法因缺乏对断裂时序的关联机制，无法还原被遮挡行为的连续性，导致完整行为事件被解构为碎片化动作，这种时序连续性的破坏直接造成行为识别系统的漏检率与误报率同步上升。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法及预警系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：<...
【技术保护点】
1.一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，获取鹅群监控视频的连续帧序列，对每帧图像进行目标检测与跟踪，输出各目标鹅的运动轨迹，包括：
3.根据权利要求1所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，在运动轨迹上识别因遮挡产生的行为断裂点，将啄羽行为切割为多个非连续子片段，包括：
4.根据权利要求1所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，提取每个非连续子片段的动作特征向量，动作特征向量包括被啄击羽毛区域的振动阻尼特性及颈部肌...
【技术特征摘要】
1.一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，获取鹅群监控视频的连续帧序列，对每帧图像进行目标检测与跟踪，输出各目标鹅的运动轨迹，包括：
3.根据权利要求1所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，在运动轨迹上识别因遮挡产生的行为断裂点，将啄羽行为切割为多个非连续子片段，包括：
4.根据权利要求1所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，提取每个非连续子片段的动作特征向量，动作特征向量包括被啄击羽毛区域的振动阻尼特性及颈部肌群运动的同步性，包括：
5.根据权利要求4所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方法，其特征在于，根据光流加速度场随时间变化的衰减斜率，提取振动阻尼特性包括：
6.根据权利要求4所述的一种鹅啄羽行为识别的时域分割方...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡晓苗，潘孝成，戴银，夏伦志，江喜春，陈丽园，王洁茹，沈学怀，刘伟，周学利，赵瑞宏，侯宏艳，尹磊，殷冬冬，刘亚云，
申请(专利权)人：安徽省农业科学院畜牧兽医研究所，
类型：发明
国别省市：
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