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摘要
传统的动物行为分析方法大部分是采取离线的形式，不能做到实时分析。为了解决此问题，本文提出了一种改进YOLO5Face的小鼠行为实时分析方法。本方法分为两个步骤：首先是小鼠关键点实时检测，然后是小鼠行为实时识别。针对小鼠关键点实时检测，在深度学习网络YOLO5Face的基础上改进：新增了一个更小的检测头来检测更小尺度的物体；主干网络中加入YOLOv8的C2f模块，让模型获得了更加丰富的梯度流信息，大大缩短了训练时间，提高了关键点检测精度；引入GSConv和Slim-neck,减轻模型的复杂度同时提升精度。结果表明：模型对鼻尖、左耳、右耳、尾基关键点检测的平均PCK指标达到了97.5%,推理速度为79 f/s,精度和实时帧率均高于DeepLabCut模型的性能。针对小鼠行为实时识别：利用上述改进的关键点检测模型获得小鼠关键点坐标，再将体态特征与运动特征相结合构造行为识别数据集，使用机器学习方法SVM进行行为分类。模型对梳洗、直立、静止、行走四种基本行为的平均识别准确率达到了91.93%。将关键点检测代码与行为识别代码拼接，整个代码运行的实时帧率可以达到35 f/s。
- 出版日期2023
- 单位燕山大学
