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基于图像处理技术的动物行为识别研究进展

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动物行为识别旨在理解动物的行为，并对每种行为贴上类别标签，具有广泛的应用前景。近年来，动物行为识别在计算机视觉领域受到了越来越多地关注。动物行为识别技术的发展经历了从传统的基于手工特征的方法向基于深度学习的方法演变。本文根据动物行为识别技术发展的基本脉络，综述了传统方法和深度学习方法中的主要流派和技术手段，概述了各种技术手段优缺点及其在动物行为研究中的应用情况。
Advances in of Animal Behavior Recognition Based on Image Processing Technology
Animal behavior recognition,a scientific discipline dedicated to deciphering and systematically categorizing the diverse array of behaviors exhibited by various animal species,possesses profound implications for a wide spectrum of research applications.Over recent years,this field has garnered substantial scholarly attention within the computer vision and behavioral ecology communities.The evolution of animal behavior recognition technology has transitioned from relying on traditional methodologies based on manually crafted features to contemporary frameworks rooted in deep learning algorithms.In alignment with this progression,the present comprehensive review offers a rigorous examination of the prevalent methodologies and techniques employed in both traditional and deep learning paradigms.Furthermore,it provides the assessment of the strengths,limitations,and practical applications of each approach in the context of animal behavior research,aiming to facilitate a deeper understanding and advancement of the field.

Animal behaviorBehavior recognitionImage processingComputer vision

李林葳、宋鑫悦、张智盛、段永鹏、侯欣宇、籍海娜、宋艳波、李菊霞、李艳文、刘振宇

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山西农业大学信息科学与工程学院,山西太谷 030801

海南大学信息与通信工程学院,海南美兰 570228

山西农业大学生命科学学院,山西太谷 030801

山西农业大学农业工程学院,山西太谷 030801

旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室,山西太原 030801

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动物行为 行为识别 图像处理 机器视觉

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2024

10.19556/j.0258-7033.20231103-04

中国畜牧杂志
中国畜牧兽医学会

中国畜牧杂志

CSTPCD北大核心
影响因子：0.704
ISSN：0258-7033
年,卷(期)：2024.60(10)