近年来,机器学习、深度学习技术已经渗透到人们生活的各个领域,不同程度地影响着人们的生产和生活,并且不断地改造着传统行业,其中就包括畜牧业领域。在牛养殖产业中,牛的疾病防控、产品溯源以及保险索赔等对牛个体身份识别提出了更高的要求;传统接触式牛个体身份识别方式存在成本高、易丢失和篡改的弊端,会导致疾病防控不及时、牛产品无法正确溯源以及骗保理赔等一系列安全性问题。牛脸作为牛的生物特征,具有个体唯一性和不可篡改性。针对传统接触式牛个体身份识别方法存在的问题,以含有牛脸的图像为基础,研究基于深度学习的牛脸检测与个体身份识别方法。通过构建的牛脸检测模型检测到图像中的牛脸,再将检测到的牛脸图像作为牛个体身份识别模型的输入,实现牛个体身份识别。课题具体工作内容如下:（1）制作牛脸检测和身份识别数据集。基于实地采集养牛场的牛图像数据,完成牛脸检测数据集和牛脸图像数据集的制作,并对各部分数据集进行数据增强。（2）牛脸检测模型的构建与优化。基于深度学习的目标检测算法搭建牛脸检测模型,完成基于Faster R-CNN、SSD、YOLOv3三种深度学习目标检测算法的牛脸检测模型训练、测试及性能评价,最终选择牛脸检测性能最优的Faster R-CNN目标检测算法来构建牛脸检测模型。在此基础上,采用Res Net-50替换原始的VGG16作为模型的特征提取网络,增强模型的特征提取能力;针对由原始生成锚框与真实标注牛脸矩形框尺寸相差较大导致模型对小尺寸牛脸的漏检问题,采用K-means++聚类算法对模型的生成锚框尺寸进行优化,提高了模型对小尺寸牛脸的检测效果,进而提高模型的检测性能。（3）牛个体身份识别模型的构建与优化。基于VGG16构建了牛脸特征提取模型,采用欧氏距离计算牛脸特征间的相似度,联合两部分共同构建了牛个体身份识别模型,并完成模型的训练与测试。针对以softmax loss监督训练的牛脸特征提取模型只关注类间差异而忽略类内聚合导致的误识别问题,采用softmax loss结合中心损失作损失函数监督牛脸特征提取模型的训练,增大了模型提取特征的类间距离,同时减小了类内距离,有效地提高了牛个体身份识别模型的性能。（4）完成系统测试与分析。对系统的功能需求和性能需求进行定义,设计系统测试的图形用户界面,并完成系统测试与分析,验证系统的有效性。