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J-GLOBAL ID：201702292612725871   整理番号：17A0066559

ビデオ解析に基づく子牛の基本行動認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Calf Basic Behaviors Based on Video Analysis

著者 (4件)： He Dongjian (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University) ,  Meng Fanchang (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University) ,  Zhao Kaixuan (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University) ,  Zhang Zhao (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 47  号： 9  ページ： 294-300  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,動物行動情報の接触を得るために,ビデオ解析に基づく基本的行動認識法を提案し,提案した。まず第一に,目標検出法を改良して,最大連結領域に基づく目標循環探索環境モデリングと目標検出アルゴリズムを提案して,複雑な自然環境における子実体を効率的に抽出する。子牛の重心,輪郭などの時系列特性を抽出した上で,構造類似性に基づく子牛行動系列の高速クラスタリングアルゴリズムを採用して,子牛の基本行為を識別した。実験結果により,環境モデリングおよび目標検出アルゴリズムの正負サンプルの検出精度は,それぞれ,であった%および98.98%であり,そしてそれは,背景差分法と比較して,それぞれ,4.59%および8.32%増加した。Du牛Tang,ステーション,迷走,および運動の正確な認識率は,それぞれ100%,%%,95.85%,および%%であり,それは,基本的に行動を正確に分類することができ,大型動物の行動認識と理解のための基礎を築いた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 子実体 ,  動物 ,  重心 ,  *類似性 ,  動物行動 ,  自然環境 ,  高速度 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  検出アルゴリズム ,  *ビデオ分析 ,  *仔ウシ
準シソーラス用語： 認識率 ,  背景差分法 ,  検出精度 ,  *行動認識 ,  *仔牛 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： calf ,  behavior recognition ,  video analysis ,  structure similarity ,  behavior sequence

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ解析 ,  子牛 ,  行動認識