融合Res3D、BiLSTM和注意力机制的羊只行为识别方法

识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据,从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型(AdRes3D-BiLSTM)。AdRes3D-BiLSTM模型可以直接针对视频流进行识别,在AdRes3D部分引入了深度可分离卷积和注意力机制,不但减少了浮点运算量,提升了网络轻量化程度,还提高了时间和空间两个维度的特征提取能力;提取的特征被输入BiLSTM模块后,从前后2个方向对时序特征向量进行筛选和更新,最后对羊只行为进行准确识别。试验结果表明,AdRes3D-BiLSTM对羊只站立、躺卧、进食、行走和反刍5种行为的综合识别准确率达到了98.72%,帧速率达到52.79 f/s,模型内存占用量为28.03 MB。研究结果为基于视频流的动物行为识别提供了新的方法和思路。