[發明專利]基于FANet的農民勞作行為識別方法和裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202110621272.3
• 申請日: 2021-06-03
• 公開（公告）號: CN113378004A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 李想;陳兆祺;許金坡;趙文馨;陳昕;盧韜
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G06F16/783
• 分類號: G06F16/783;G06F16/735;G06F16/74;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王毅

1.一種基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，包括：

建立農民勞作運動行為的數據集；

構建FANet模型；

將所述農民勞作運動行為的數據集輸入到所述FANet模型進行訓練；以及

基于訓練后的FANet模型，預測得到所述農民勞作行為的識別結果。

2.根據權利要求1所述的基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，所述農民勞作行為包括噴農藥、鋤地、除草和插秧。

3.根據權利要求1所述的基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，所述建立農民勞作運動行為的數據集，包括：

對所述農民勞動行為的數據進行預處理，所述預處理包括：

將所述農民勞動行為的視頻轉換為圖像序列；

將所述圖像序列劃分為視頻段；

使用間隔式方式抽取所述視頻段中的圖像，形成樣本集；以及

提取所述樣本集中的農民運動區域。

4.根據權利要求3所述的基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，所述提取所述樣本集中的農民運動區域，包括：定位、關聯匹配和抓取運動區域；

所述定位包括：探測所述樣本集中每張圖像中的人體所在的區域；

所述關聯匹配包括：以所述樣本集中的一個樣本中探測到的人體所在的區域為基準，利用最鄰近值算法KNN進行人物關聯匹配，形成分組；以及

所述抓取運動區域包括：提取不同分組的運動區域。

5.根據權利要求3所述的基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，在使用間隔式方式抽取所述視頻段中的圖像，形成所述樣本集之前，所述方法還包括：

剔除不存在農民或者場景切換時出現重疊的視頻段。

6.根據權利要求1所述的基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，所述搭建FANet模型，包括：

采用殘差塊的構建方式得到時空殘差卷積模塊，并使用Swish函數作為激活函數。

7.根據權利要求1所述的基于FANet的農民勞作行為識別方法，其特征在于，所述搭建FANet模型，包括：

在構建時空卷積模塊時，使用Swish函數作為激活函數。

8.一種基于FANet的農民勞作行為識別裝置，其特征在于，包括：

數據集建立單元，用于建立農民勞作運動行為的數據集；

FANet模型構建單元，用于構建FANet模型；

訓練單元，用于將所述農民勞作運動行為的數據集輸入到所述FANet模型進行訓練；以及

預測單元，用于基于訓練后的FANet模型，預測得到所述農民勞作行為的識別結果。

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-7中任一項所述基于FANet的農民勞作行為識別方法的步驟。

10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述基于FANet的農民勞作行為識別方法的步驟。