标准规范下载简介
DB51T2925-2022大熊猫识别技术规范.pdfICS65.020.40 CCS B 61
DB51/T 2925202
省市场监督管理局 发布
GB／T 39472-2020标准下载DB51/T29252022
范围 规范性引用文件 术语和定义 缩略语 数据采集 数据处理 附录A（规范性） 大能猫影像数据采集记录表
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本文件按照GB/T1.1一2020《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 起草。 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、苏菌、侯蓉、王海锟、漆愚、藏航行、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： 一一本次为首次发布。
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本文件规定了大熊猫个体识别有关术语定义、数据采集、数据分析等。 本文件适用于基于图像的大熊猫个体识别
5.1大熊猫图像采集流程
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大熊猫图像数据采集流程如下： 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，通过视频拆顿 将视频数据转化成图像数据； 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
大熊猫脸部图像的筛选需满足以下要求： a）正脸图像光照均匀，无过度曝光，清晰完整； b）大熊猫正脸在水平面方向和垂直面方向上的旋转角度土10°； c）在不影响两眼、耳朵、鼻子、嘴等关键部位的情况下，允许存在10%一20%的遮挡； d）大熊猫脸部图像的分辨率不低于256×256像素
5.3大熊猫个体图像档案库建立流程
6.1大熊猫图像数据处理
6.1.1大熊猫脸部图像检测
通过预训练后的目标检测算法，获取图像中大熊猫正脸区域的边界框，裁剪大熊猫的脸部图像，并 将裁剪后的图像转换为单通道灰度图
6.1.2大熊猫脸部图像检测算法
5.1.3大熊猫正脸图像分害
大熊猫正脸图像分割流程： 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：
）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
6.1.4大熊猫正脸图像分割算法
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大熊猫正脸图像分割算法， 像10U不低于90%。
6.1.5大熊猫正脸对矛
6. 1. 6 大熊猫正脸图像对齐算法
大熊猫正脸图像对齐算法需满足以下要求： 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。
6.2大熊猫正脸数据库
6.2.1大熊猫正脸数据库建立
大熊猫正脸数据库建立流程： a）通过智能成像设备采集，批量导入大熊猫正脸图像数据信息； 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SY／T 6684-2017标准下载，并使用多边形来标注左耳、 右耳、左眼、右眼、鼻子、嘴巴、正脸； d）使用SSIM方法测量图像间的像素及相似度，进行图像去重操作
6. 2. 2大熊猫脸部数据库要求
大熊猫脸部数据库需满足图像数据相似度不超
6.3.1大熊猫正脸识别
大熊猫正脸识别流程： a）给定一张裁剪好并对齐的大熊猫正脸图像； b）使用残差网络提取特征； c）输出预测概率，根据预测概率进行身份识别
.3.2大熊猫脸部图像
附录A （规范性） 大熊猫影像数据采集记录表 大熊猫影像数据采集记录表见表A.1
冬季施工方案1DB51/T29252022
表A.1大熊猫影像数据采集记录表