基于双模型融合的大熊猫头部图像分割

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中文摘要：在大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)的迁地保护和种群饲养管理中,及时、快速地进行个体识别和行为监测,对其健康管理具有至关重要的作用.圈养大熊猫健康状况通常由专门的饲养人员肉眼观测,人力成本高、效率低并且缺乏时效性.基于图像的动物个体识别与行为分析技术效率高、时间成本低,已经成为新的监测发展趋势.已有研究提出,通过大熊猫面部图像的检测和分析,可实现个体识别和行为分类.但该方法依然存在检测精度不足导致识别准确率难以提升的问题.本文提出一种基于YOLOv3和Mask R-CNN的双模型融合方法,实现了大熊猫头部图像分割和精准检测.包含3个部分:YOLOv3完成头部检测,Mask R-CNN完成大熊猫轮廓分割,然后将两个模型的输出进行交并比融合.结果显示,头部检测准确率为82.6％,大熊猫轮廓分割准确率为95.2％,总体头部轮廓分割准确率为87.1％.该方法对大熊猫头部图像的识别率和分割准确率高,为大熊猫的个体识别、性别分类提供了帮助,为行为分析提供了技术参考.

外文标题：Giant panda head image segmentation based on dual model fusion

作者：

周章玉、侯佳萍、刘鹏、陈鹏、段昶

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作者单位：

西南石油大学电气信息学院,成都610500

成都大熊猫繁育研究基地,四川省濒危野生动物保护生物学重点实验室,成都610086

关键词：

大熊猫 YOLOv3 Mask R-CNN 双模型融合图像分割

基金：

四川省自然科学基金成都大熊猫繁育研究基地开放课题

项目编号：

2022NSFC00202021KCPB-03

出版年：

2023

DOI：

10.16829/j.slxb.150635

兽类学报

中国科学院西北高原生物研究所,中国动物学会兽类学分会

兽类学报

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.804

ISSN：1000-1050

年,卷(期)：2023.43(1)

参考文献量7