DB51_T2928-2022_小熊猫识别技术规范_四川省.docx
ICS65.020.40
CCSB61
DB51
四川省地方标准
DB51/T2928—2022
小熊猫识别技术规范
四川省市场监督管理局
发布
DB51/T2928—2022
目
次
前言................................................................................II
1
2
3
4
5
范围..............................................................................1
规范性引用文件....................................................................1
术语和定义........................................................................1
数据采集..........................................................................2
数据处理..........................................................................2
附录A（规范性）圈养小熊猫影像数据采集记录表........................................6
I
DB51/T2928—2022
前
言
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
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、四川大学。
本文件主要起草人：陈鹏、赵启军、侯蓉、刘宁、张莛莛、刘鹏、阙品甲、张珊。
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。
II
DB51/T2928—2022
小熊猫识别技术规范
1
2
范围
本文件规定了小熊猫个体识别有关术语定义、数据采集、数据处理、数据分析的技术。
本文件适用于基于图像的小熊猫个体识别。
规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，
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
文件。
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
下列术语和定义适用于本文件。
卷积神经网络convolutionalneuralnetworks
以卷积计算为主的神经网络，通常包含卷积层、批归一化层、激活层、池化层、全连接层、损失函
在验证过程中，将新个体识别为数据库中个体的比率，用百分比表示。错误接受率也称认假率。
FPSFramesPerSecond
每秒处理图像的数量。
1
DB51/T2928—2022
mAPMeanAveragePrecision
平均精度。
4
数据采集
4.1
图像采集流程
4.1.1
圈养小熊猫数据采集
对圈养小熊猫的影像和视频数据采集，每次应确定到具体的个体。具体流程包括：
a)
b)
c)
扫描小熊猫体内植入的芯片编号，拍摄人员多角度跟踪拍摄对应编号的小熊猫；
记录小熊猫显著的外貌特征、拍摄的开始时间和结束时间；
确保数据和身份信息准确，对个体所采集的数据进行一一建档。
4.1.2
其他小熊猫数据采集
未进行芯片植入及野外通过红外相机等拍摄工具获取的小熊猫个体影像和视频数据，应以明确的生
物个体差异特征进行个体初始数据建档。
4.2
面部图像采集要求
采集的小熊猫面部图像需满足以下要求：
a)
b)
c)
d)
清晰无遮挡的正面照；
小熊猫面部的水平面方向和垂直面方向内的旋转角度±10°；
小熊猫的两只眼睛、鼻子和耳朵可见；
分辨率应不低于256×256像素。
采集的小熊猫全身图像需满足以下要求：
图像清晰、光线均匀；
5
给定的图像通过矩形框框出小熊猫面部面积最大的一个区域，根据检测边界框裁剪小熊猫的面部图
像。小熊猫面部图像检测算法需满足以下要求：
关键点位置：小熊猫双眼和鼻子中心；
2
DB51/T2928—2022
b)
c)
关键点数量：3个；
关键区域范围：以关键点的坐标为圆心，设定一个半径绘制圆形区域，眼睛区域的半径设置
为7个像素，鼻子区域的半径设置为13个像素，每个关键点对应于一个