在线集体动物运动活动识别
本研究提出了一种基于序列分析方法对野生动物数据进行行为注释，特别是对社会群体的集体行为进行分类的方法，并在真实数据集上进行了评估，显示出相比基线方法显著的准确度提高。
Jul, 2019
在计算机视觉领域，团体活动识别是一个热门话题。通过对团体关系进行活动识别，在视频分析、监控、自动驾驶和理解社交活动等各种场景中具有实际意义。本文综述了团体活动识别技术的现有研究进展，重点关注全局交互性和活动。首先，全面回顾了相关文献和各种团体活动识别方法，从传统方法到基于空间结构、描述符、非深度学习、分层循环神经网络（HRNN）、关系模型和注意机制的最新方法。其次，针对每个模块提出了关系网络和关系架构。第三，调查了团体活动识别的方法，并将其性能与最先进的技术进行了比较。总结了现有的挑战，并为新手提供了全面的指导，以便理解团体活动识别。此外，还回顾了团体活动识别中的新视角，探索了新的方向和可能性。
Jul, 2023
家畜健康和福利监测在过去通常是一项手动的、消耗大量人力的任务。近年来，人工智能和计算机视觉技术，特别是深度学习模型，已经被广泛应用于家畜行业作为决策工具。本文旨在通过系统文献综述，研究深度学习在家畜行为识别方面的应用和研究进展，分析了 44 个高质量的原始研究，讨论了性能评估、挑战以及发展自动化家畜行为识别系统的潜在解决方案与研究方向。
Oct, 2023
本研究使用计算机视觉领域的深度学习技术，包括目标检测、跟踪、分割和边缘检测，尝试解决动物进入人类居住区的自动检测问题。该研究提出了一种半自动的合成数据生成方法，以训练在真实环境下进行部署的模型。实证结果表明，检测器无法从动物在其自然栖息地的训练图像中推广到人造环境的部署场景。本研究提供了用于进一步研究的代码和数据。
Oct, 2019
本研究提出了一种新的基于 Transformer 模型的团队活动识别方法，该方法借助注意机制对部分环节进行定位与编码，再对其进行聚合以反映整个活动的完整背景和每个环节的时间演化，无需借助较强的监督方法，在两个基准测试中均表现良好。
Apr, 2022