CKSP：跨物种知识共享与保存的通用动物活动识别
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统动物活动识别（AAR）模型因缺乏多样化训练数据而表现不佳的问题。通过提出CKSP框架和共享保留卷积模块，该方法能够同时提取物种特征和通用特征，从而有效提升分类性能。实验结果显示，与单一物种数据训练的基线方法相比，CKSP在马、羊和牛的数据集上显著提高了分类准确率和F1分数，验证了其跨物种数据利用的潜力。
我们提出了一种多模态视觉框架，结合 GroundingDINO、HQSAM 和 ViTPose 模型，实现非侵入性畜牧监测。该框架能够从视频中分析动物行为，提取活动模式和姿势评估，适用于多种物种和视频分辨率，旨在优化动物福利和生产力。
