DB51T 2925-2022 大熊猫识别技术规范　

大熊猫识别技术规范2022-07-25发布2022-09-01实施I 1 1 1 1 2 2附录A(规范性)大熊猫影像数据采集记录表 4本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由四川省林业和草原局提出、归口并负责解释。本文件起草单位：成都大熊猫繁育研究基地、四川师范大学。本文件主要起草人：陈鹏、苏菡、侯蓉、王海锟、漆愚、臧航行、崔凯、赵文圣、刘鹏、阙品甲、张珊、张玉均。本文件及其所代替文件的历次版本发布情况为：——本次为首次发布。1仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本GB/T26238-2010信息技术生物特征识别术语CJJ/T263-2017动物园动物管理技术规程3术语和定义相似度similarity4缩略语FPS:每秒传输帧数(FramesPerSecond)SSIM:结构相似性(StructuralSimilarity)Rank-1:预测概率最大的类别2Rank-5:预测概率前五的类别5数据采集5.1大熊猫图像采集流程a)将大熊猫的监控视频或者野外红外相机视频数据中含有大熊猫的片段挑选出来，通过视频拆帧b)记录转换后的图像数据及大熊猫身份信息。5.2大熊猫脸部图像筛选b)大熊猫正脸在水平面方向和垂直面方向上的旋转角度±10°;5.3大熊猫个体图像档案库建立流程以大熊猫的身份信息命名文件夹(例：谱系号_个体名),把对应的大熊猫个体图像数据存入文件夹b)每个文件夹中的图像数据属于同一只大熊猫，且图片唯一，无重复；6.1大熊猫图像数据处理a)算法推理的实时性应达到20FPS;b)无新个体图像输入时，检测算法Rank-1准确度应达到96%,Rank-5准确度应达到97%;c)交并比(IOU)达到70%时，检测精度应达到90%。a)将检测得到的大熊猫正脸图像输入至预训练后的残差网络中，提取特征；b)将输出的特征图输入至面部分割网络中，生成二元掩膜；3c)二元掩膜与原输入脸部图像相乘，输出分割后的大熊猫正脸图像。将分割后的图像输入至面部对齐网络中，提取正脸特征并裁剪，裁剪后的图像依据模板进行校准。6.1.6大熊猫正脸图像对齐算法a)算法推理的实时性不低于30FPS;b)关键点预测误差不大于5像素。b)注册登记过程中，绑定大熊猫脸部图像与大熊猫身份信息；c)对所有图像，标注大熊猫正脸目标框区域的左上角和右下角坐标，并使用多边形来标注左耳、大熊猫脸部数据库需满足图像数据相似度不超过0.8。6.3大熊猫识别c)输出预测概率，根据预测概率进行身份识别。a)当错误接受率为5%时，算法识别出新个体准确率不低于93%;b)当无新个体输入时，算法Rank-1准确度不低于96%,算法Rank-5准确度不低于97%;c)当存在新个体输入时，算法Rank-1准确度不低于92%,Rank-5准确度不低于95%。4(规范性)采集人：采集日期：名称谱系