【摘 要】
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随着畜牧业的发展,规模化、精细化、智能化养殖已经成为牛养殖业的必然发展趋势。牛个体识别技术是牛精细化养殖和保险业的基础,并且牛的育种、疾病控制、智能化管理,以及乳制品与牛肉制品的质量监管等方面都需要高效的个体识别技术。随着深度学习技术在图像领域的发展,基于生物特征的牛个体识别技术取得了长足进步。本文以牛的面部特征为基础,提出了基于深度学习的牛面部图像识别方法,具体工作如下:1.构建牛面部图像数据集
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随着畜牧业的发展,规模化、精细化、智能化养殖已经成为牛养殖业的必然发展趋势。牛个体识别技术是牛精细化养殖和保险业的基础,并且牛的育种、疾病控制、智能化管理,以及乳制品与牛肉制品的质量监管等方面都需要高效的个体识别技术。随着深度学习技术在图像领域的发展,基于生物特征的牛个体识别技术取得了长足进步。本文以牛的面部特征为基础,提出了基于深度学习的牛面部图像识别方法,具体工作如下:1.构建牛面部图像数据集。于2020年4月到10月在内蒙古呼和浩特市的牧场对荷斯坦奶牛与西门塔尔肉牛进行面部图像采集,共采集成年肉牛50头,奶牛80头,将采集的图像进行筛选、裁剪后,构建牛面部识别图像数据集。2.搭建基于改进ResNeXt网络的牛面部识别模型。在ResNeXt模块中加入SE模块,构建SE-ResNeXt牛面部识别模型。通过通道注意力机制加强网络特征提取能力,提高牛面部识别准确率。3.构建双分支卷积神经网络牛面部识别模型。通过两个特征提取通道对两张输入图片分别进行特征提取,将提取的特征融合后,输入到分类器进行识别。通过两张图像对牛进行联合识别,降低牛姿态变化对识别准确率的影响。4.牛面部检测识别可视化。搭建牛面部检测识别界面,自动检测牛面部区域,利用构建的牛面部识别模型对其进行识别,最后将识别结果显示到界面上。
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