English(EN) Audio-Visual Dog Identification and Tracking in Real-World Videos

新框架通过叫声和外观识别真实视频中的犬只

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了一种新颖的多模态框架，通过结合视觉外观和声音来识别和追踪真实视频中的个体犬只。该系统旨在将叫声和行为归因于特定的犬只，这对于长期的行为分析和动物福利监测至关重要。该框架通过将叫声事件与追踪到的犬只同步，并使用视觉和听觉特征更新档案，解决了同时吠叫、遮挡和犬只移出视野等挑战。在一个包含46个视频的基准测试中，该系统在叫声事件期间定位可见犬只的成功率为61.83%，在检测可见与屏幕外叫声方面的F1分数达到91.33%。 AI

影响通过精确的个体识别，能够进行更复杂的动物行为分析和福利监测。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Aryahvishwa Babu, Kingsley Jin, Lillian Wang, Tuan M. Dang, Theron S. Wang, Jeorge Joshi, Annie Cao, Kenny Q. Zhu · 2026-10-16 04:00

真实视频中的视听犬只识别与追踪

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