[发明专利]一种鸟类寤寐节律检测方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种鸟类寤寐节律检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集端获取原始视频；

(2)建模端接收原始视频；

(3)对步骤(2)中接受的原始视频进行预处理，具体为将视频转化为单帧图像并调整图像尺寸、将图像进行特征提取、特征选择；

(4)建立图像中鸟类位置识别模型；

(5)确定原始视频各帧中鸟类位置并计算视频中鸟类运动的速度随时间变化的速度时序数据；在t+1时刻，鸟类的速度v_t+1由鸟类在t与t+1时刻的位置x_t、y_t、x_t+1、y_t+1决定，Δt代表两次检测的时间间隔，计算公式有：

(6)选用时间窗对速度时序数据进行截取并建立鸟类状态识别模型；

(7)识别端接收待检测视频；

(8)利用鸟类位置识别模型和鸟类状态识别模型进行鸟类昼夜节律的识别；

(9)对于新采集的视频，重复步骤(1)～步骤(6)以更新鸟类位置识别模型和鸟类状态识别模型；

其中，所述图像中鸟类位置识别模型是通过若干个鸟类位置标签的图像数据作为训练集进行训练的；所述鸟类状态识别模型是通过若干个鸟类状态标签的时间序列数据作为训练集进行训练的；鸟类状态包括清醒和睡眠。

2.根据权利要求1所述一种鸟类寤寐节律检测方法，其特征在于，所述原始视频单帧分辨率为1280像素*720像素，帧速率为15帧/秒；视频格式为.mp4、.avi编码格式。

3.根据权利要求1所述一种鸟类寤寐节律检测方法，其特征在于，步骤(4)所述的图像中鸟类位置识别模型为Faster RCNN模型；Faster RCNN模型通过若干个卷积层、池化层和全连接层形成特征层；所述特征层用于计算输入的图片中鸟类的位置与置信度。

4.根据权利要求1所述一种鸟类寤寐节律检测方法，其特征在于，步骤(6)所述的鸟类状态识别模型为LSTM模型；LSTM模型由一个序列输入层、一个BiLSTM层、一个全连接层和一个Softmax层组成，用于判断所输入的速度时序数据所反映的鸟类状态。

5.一种鸟类寤寐节律检测装置，基于权利要求1所述鸟类寤寐节律检测方法，其特征在于，包括：

采集端，用于采集鸟类行为动作视频；

建模端，用于对收集到的视频进行处理、标签标记操作，得到图像中鸟类位置识别模型及鸟类状态识别模型；并持续接收采集端的视频数据，不断更新模型；

识别端，用于储存图像中鸟类位置识别模型及鸟类状态识别模型，并对输入视频中鸟类状态进行识别。

6.根据权利要求5所述一种鸟类寤寐节律检测装置，其特征在于，所述采集端使用1080P，3通道摄像设备进行采集并通过有线将视频传输至建模端。

7.根据权利要求5所述一种鸟类寤寐节律检测装置，其特征在于，在完成鸟类位置识别模型和鸟类状态识别模型的建立后将所述建模端部署到识别端；所述识别端接收采集端所传输的视频及建模端所建立的鸟类位置识别模型和鸟类状态识别模型；原始视频经过处理后利用鸟类位置识别模型和鸟类状态识别模型对视频中鸟类寤寐节律进行识别，得到输入视频中鸟类入睡、清醒、夜间惊醒行为的发生时间及发生频次。

8.根据权利要求5所述一种鸟类寤寐节律检测装置，其特征在于，所述采集端持续进行视频的采集，所采集到的视频可不断传输给建模端进行鸟类位置识别模型和鸟类状态识别模型的更新。

9.一种鸟类寤寐节律检测终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的鸟类寤寐节律检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项的鸟类寤寐节律检测方法的步骤。