[发明专利]一种东北虎个体识别方法

权利要求书

1.一种东北虎个体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)分别提取东北虎躯干和后腿部位花纹图像，建立东北虎个体的基准数据库；

(2)根据基准数据库中的躯干和后腿部位花纹图像数据，训练得到基于密集卷积神经网络的分类器；

(3)布设好相机，当东北虎经过时自动触发相机拍摄影像，实时视频流接入或离线视频接入；

(4)采用基于CNN的YOLO目标检测方法，实时检测是否存在东北虎目标；

(5)若存在东北虎目标，则采用动物姿态估计方法，提取东北虎目标的实时姿态；

(6)根据姿态估计参数，确定当前画面东北虎躯体的方向，自动提取东北虎躯干和后腿部位花纹图像；

(7)连续提取若干组花纹图像数据，组成躯干部位花纹图像序列B₁、B₂、B₃…B_N和后腿部位花纹图像序列L₁、L₂、L₃…L_N，N为花纹图像序列的数量；

(8)将躯干部位花纹图像序列输入到对应侧的躯干分类器中，得到躯干部位花纹图像序列的分类结果；将后腿部位花纹图像序列输入到对应侧的后腿分类器中，得到后腿部位花纹图像序列的分类结果；

(9)融合躯干部位花纹图像序列的分类结果和后腿部位花纹图像序列的分类结果，得到东北虎个体分类结果。

2.根据权利要求1所述的一种东北虎个体识别方法，其特征在于，步骤(1)中，所述基准数据库中的数据，包括东北虎躯体左右两侧的躯干部位花纹和后腿部位花纹。

3.根据权利要求2所述的一种东北虎个体识别方法，其特征在于，步骤(2)中，所述基准数据库中左侧躯干部位花纹图像数据经过训练得到对应的分类器1，所述基准数据库中左侧后腿部位花纹图像数据经过训练得到对应的分类器2，所述基准数据库中右侧躯干部位花纹图像数据经过训练得到对应的分类器3，所述基准数据库中右侧后腿部位花纹图像数据经过训练得到对应的分类器4。

4.根据权利要求1所述的一种东北虎个体识别方法，其特征在于，步骤(9)具体包括以下步骤：

将躯干部位花纹图像序列输入到对应侧的躯干分类器中，得到躯干部位花纹图像序列的分类结果，即每幅躯干部位花纹图像输入到对应的分类器中均得到一个分类结果，则躯干部位花纹图像序列的分类结果由“个体标签+置信度”组成，记为：(R₁,m₁),(R₂,m₂)…(R₁₅,m₁₅)；

其中，15个东北虎个体对应的标签分别为R_i，i＝1，2，…，15；设每个东北虎个体标签在躯干部位花纹图像序列的分类结果中出现的次数为S_i，那么置信度m_i，i＝1，2，…，15则表示该东北虎个体标签R_i在躯干部位花纹图像序列的分类结果中出现的比重，即

同理，将后腿部位花纹图像序列输入到对应侧的后腿分类器中，得到后腿部位花纹图像序列的分类结果，因此，后腿部位花纹图像序列的分类结果由“个体标签+置信度”组成，记为：(R₁,n₁),(R₂,n₂)…(R₁₅,n₁₅)；

设每个东北虎个体标签在后腿部位花纹图像序列的分类结果中出现的次数为T_i，那么置信度n_i，i＝1，2，…，15则表示该东北虎个体标签R_i在后腿部位花纹图像序列的分类结果中出现的比重，即

则最终的东北虎个体分类结果为(R₁,p₁),(R₂,p₂)…(R₁₅,p₁₅)，其中，置信度

当最高置信度符合标准设定要求时，最高置信度对应的东北虎个体标签即为最终的东北虎个体分类结果。