猪行为数据集及基于注意力机制的时空感知与增强网络用于猪行为识别
计算机视觉与模式识别
2025-03-13 v1 人工智能
摘要
猪行为的识别在智能养殖和猪福利保障中起着关键作用。目前，在猪行为识别领域，公开可用行为数据集的缺乏不仅限制了创新算法的发展，也阻碍了模型鲁棒性和算法优化。本文提出一个包含 13 种对福利有显著影响的猪行为的数据集。基于该数据集，本文提出了一种基于注意力机制的时空感知与增强网络，用于对视频数据中猪行为的时空特征及其相关交互区域进行建模。该网络由时空感知网络和时空特征增强网络组成。时空感知网络负责在视频数据中建立猪与其行为关键区域之间的连接。时空特征增强网络通过重构这些连接，进一步加强个体猪的重要空间特征并捕获个体行为的时空特征的长期依赖，从而增强模型对猪行为时空变化的感知。实验结果表明，在本文建立的数据集上，所提出的模型达到了 75.92% 的 MAP 分数，相比表现最好的传统模型提升了 8.17%。本研究不仅提高了单只猪行为识别的准确性和泛化能力，也为现代智能养殖提供了新的技术工具。数据集和相关代码将随论文公开发布。
引用
@article{arxiv.2503.09378,
title = {Pig behavior dataset and Spatial-temporal perception and enhancement networks based on the attention mechanism for pig behavior recognition},
author = {Fangzheng Qi and Zhenjie Hou and En Lin and Xing Li and iuzhen Liang and Xinwen Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.09378},
year = {2025}
}