一种动物识别方法、装置、设备以及存储介质与流程

本技术涉及动物检测与识别的领域，尤其是涉及一种动物识别方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术：

1、游客们在逛动物园时，能够欣赏多种动物，但是却常常不能够理解动物的行为，使得体验较差。因此，如何更准确地理解动物的行为，是一个亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为了便于更准确地理解动物行为，本技术提供一种动物识别方法、装置、设备以及存储介质。

2、第一方面，本技术提供一种动物识别方法、装置、设备以及存储介质，采用如下的技术方案：

3、一种动物识别方法，包括：

4、获取多张目标图像，所述目标图像中包括有目标动物；

5、基于特征提取模型对每张所述目标图像进行特征提取，得到目标动物的多个姿态特征；

6、基于所述多个姿态特征确定目标动物的动作集，所述动作集至少包括目标动物的一个动作，每个动作至少由一个姿态特征组成；

7、获取目标动物的音频信息；

8、基于所述音频信息和所述动作集，确定动物行为；

9、获取所述动物行为对应的讲解信息。

10、通过采用上述技术方案，通过对多张目标图像中的动物进行识别得到目标动物的多个姿态特征，基于姿态特征确定目标动物的动作集，基于动作集以及目标动物的音频信息共同确定目标动物的行为，进而便于确定更准确的动物行为，在确定动物行为之后，基于动物行为获取讲解信息，进而便于用户理解目标动物的行为。

11、在一种可能实现的方式中，所述基于特征提取模型对每张所述目标图像进行特征提取，得到目标动物的多个姿态特征，包括：

12、对每张所述目标图像进行目标识别，确定每张所述目标图像中各个目标动物的位置；

13、基于每张所述目标图像中各个目标动物的位置，确定每张图像中是否存在互相接触的目标动物；

14、确定任一存在互相接触的目标动物的目标图像为标记图像，并确定任一不存在互相接触的目标动物的目标图像为常规图像；

15、若所述标记图像的数量大于等于预设数量，则对每张所述标记图像进行图像分割，得到每张所述标记图像对应的子图像，每个子图像中包括互相接触的所有目标动物或一个目标动物；

16、对每张所述常规图像进行图像分割，得到每张所述常规图像对应的子图像，每个子图像中包括一个目标动物；

17、基于特征提取模型对所有所述常规图像对应的子图像和所有所述标记图像对应的子图像进行特征提取，得到各个目标动物分别对应的多个姿态特征。

18、通过采用上述技术方案，若所述标记图像的数量大于等于预设数量，则表征多个互相接触的动物行为是可以取信的，具备参考价值，此时对标记图像中互相接触的动物进行分割，使得互相接触的目标动物存在与一个子图像内，便于进行更准确的姿态特征的提取。

19、在一种可能实现的方式中，在基于特征提取模型对每张所述目标图像进行特征提取，之前还包括：

20、基于所述目标图像进行目标识别，确定目标动物的类别；

21、基于所述类别确定目标动物对应的特征提取模型。

22、在一种可能实现的方式中，所述基于所述多个姿态特征确定目标动物的动作集，包括：

23、基于目标动物的类别获取对应的历史动作库，所述历史动作库中包括目标动物的多个历史动作以及每个历史动作对应的标志姿态，每个历史动作的姿态特征中至少存在一个标志姿态特征；

24、从目标动物当前获取的多个姿态特征中，确定出与所述历史动作库中标志姿态特征重合的姿态特征，作为目标姿态特征；

25、确定各个目标姿态特征分别对应的历史动作为目标动作；

26、基于各个所述目标动作确定动作集。

27、在一种可能实现的方式中，所述基于音频信息和所述动作集，确定动物行为，包括：

28、对所述动作集中的动作进行筛选，删除预设的常规动作，得到有效动作集；

29、基于所述有效动作集确定目标动物的第一行为；

30、基于所述音频信息确定目标动物的第二行为：

31、基于当前时刻和预设的评分模型分别对第一行为和第二行为进行评分，得到第一行为对应的第一评分和第二行为对应的第二评分，所述评分模型基于目标动物每种行为的规律，每种行为的频率、每种行为的历史发生时间训练得到；

32、基于所述第一评分和所述第二评分从第一行为和第二行为中确定动物行为。

33、在一种可能实现的方式中，所述基于所述第一评分和所述第二评分从第一行为和第二行为中确定动物行为，包括：

34、确定所述第一评分和所述第二评分中评分较高的行为为动物行为；

35、若判断所述第一评分和所述第二评分均大于预设阈值，则确定动物行为包括第一行为和第二行为；

36、若判断第一评分和第二评分均未大于预设阈值，则确定第二行为为动物行为。

37、在一种可能实现的方式中，所述获取所述动物行为对应的讲解信息，包括：

38、基于所述动物行为和所述类别，确定信息格式；

39、基于所述信息格式获取所述动物行为对应的讲解信息。

40、通过采用上述技术方案，

41、第二方面，本技术提供一种动物识别装置，采用如下的技术方案：

42、一种动物识别装置，包括：

43、目标图像获取模块，用于获取多张目标图像，所述目标图像中包括有目标动物；

44、特征提取模块，用于基于特征提取模型对每张所述目标图像进行特征提取，得到目标动物的多个姿态特征；

45、动作集确定模块，用于基于所述多个姿态特征确定目标动物的动作集，所述动作集至少包括目标动物的一个动作，每个动作至少由一个姿态特征组成；

46、音频信息获取模块，用于获取目标动物的音频信息；

47、动物行为确定模块，用于基于所述音频信息和所述动作集，确定动物行为；

48、讲解信息获取模块，用于获取所述动物行为对应的讲解信息。

49、通过采用上述技术方案，该装置通过对多张目标图像中的动物进行识别得到目标动物的多个姿态特征，基于姿态特征确定目标动物的动作集，基于动作集以及目标动物的音频信息共同确定目标动物的行为，进而便于确定更准确的动物行为，在确定动物行为之后，基于动物行为获取讲解信息，进而便于用户理解目标动物的行为

50、在一种可能实现的方式中，当特征提取模块在基于特征提取模型对每张所述目标图像进行特征提取，得到目标动物的多个姿态特征时，具体用于：

51、对每张所述目标图像进行目标识别，确定每张所述目标图像中各个目标动物的位置；

52、基于每张所述目标图像中各个目标动物的位置，确定每张图像中是否存在互相接触的目标动物；

53、确定任一存在互相接触的目标动物的目标图像为标记图像，并确定任一不存在互相接触的目标动物的目标图像为常规图像；

54、若所述标记图像的数量大于等于预设数量，则对每张所述标记图像进行图像分割，得到每张所述标记图像对应的子图像，每个子图像中包括互相接触的所有目标动物或一个目标动物；

55、对每张所述常规图像进行图像分割，得到每张所述常规图像对应的子图像，每个子图像中包括一个目标动物；

56、基于特征提取模型对所有所述常规图像对应的子图像和所有所述标记图像对应的子图像进行特征提取，得到各个目标动物分别对应的多个姿态特征。

57、在一种可能实现的方式中，所述装置还包括：

58、类别确定模块，用于基于所述目标图像进行目标识别，确定目标动物的类别；

59、提取模型确定模块，用于基于所述类别确定目标动物对应的特征提取模型。

60、在一种可能实现的方式中，当动作集确定模块在基于所述多个姿态特征确定目标动物的动作集时，具体用于：

61、基于目标动物的类别获取对应的历史动作库，所述历史动作库中包括目标动物的多个历史动作以及每个历史动作对应的标志姿态，每个历史动作的姿态特征中至少存在一个标志姿态特征；

62、从目标动物当前获取的多个姿态特征中，确定出与所述历史动作库中标志姿态特征重合的姿态特征，作为目标姿态特征；

63、确定各个目标姿态特征分别对应的历史动作为目标动作；

64、基于各个所述目标动作确定动作集。

65、在一种可能实现的方式中，当动物行为确定模块在基于音频信息和所述动作集，确定动物行为时，具体用于：

66、对所述动作集中的动作进行筛选，删除预设的常规动作，得到有效动作集；

67、基于所述有效动作集确定目标动物的第一行为；

68、基于所述音频信息确定目标动物的第二行为：

69、基于当前时刻和预设的评分模型分别对第一行为和第二行为进行评分，得到第一行为对应的第一评分和第二行为对应的第二评分，所述评分模型基于目标动物每种行为的规律，每种行为的频率、每种行为的历史发生时间训练得到；

70、基于所述第一评分和所述第二评分从第一行为和第二行为中确定动物行为。

71、在一种可能实现的方式中，当动物行为确定模块在基于所述第一评分和所述第二评分从第一行为和第二行为中确定动物行为时，具体用于：

72、确定所述第一评分和所述第二评分中评分较高的行为为动物行为；

73、若判断所述第一评分和所述第二评分均大于预设阈值，则确定动物行为包括第一行为和第二行为；

74、若判断第一评分和第二评分均未大于预设阈值，则确定第二行为为动物行为。

75、在一种可能实现的方式中，当讲解信息获取模块在获取所述动物行为对应的讲解信息时，具体用于：

76、基于所述动物行为和所述类别，确定信息格式；

77、基于所述信息格式获取所述动物行为对应的讲解信息。

78、第三方面，本技术提供一种电子设备，采用如下的技术方案：

79、一种电子设备，该电子设备包括：

80、至少一个处理器；

81、存储器；

82、至少一个应用程序，其中所述至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行上述动物识别方法。

83、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

84、一种计算机可读存储介质，包括：存储有能够被处理器加载并执行上述动物识别方法的计算机程序。

85、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

86、1.通过对多张目标图像中的动物进行识别得到目标动物的多个姿态特征，基于姿态特征确定目标动物的动作集，基于动作集以及目标动物的音频信息共同确定目标动物的行为，进而便于确定更准确的动物行为，在确定动物行为之后，基于动物行为获取讲解信息，进而便于用户理解目标动物的行为；

87、2.若所述标记图像的数量大于等于预设数量，则表征多个互相接触的动物行为是可以取信的，具备参考价值，此时对标记图像中互相接触的动物进行分割，使得互相接触的目标动物存在与一个子图像内，便于进行更准确的姿态特征的提取。