[發明專利]動物的識別裝置和方法

在審

• 申請號: 201810146790.2
• 申請日: 2018-02-12
• 公開（公告）號: CN108509976A
• 公開（公告）日: 2018-09-07
• 發明（設計）人: 高彬;張弓;宋寬;顧竹
• 申請（專利權）人: 北京佳格天地科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京恒博知識產權代理有限公司 11528
• 代理人: 范勝祥

1.一種動物的識別裝置，其特征在于，包括：

輸入輸入模塊，用于將動物的圖片作為訓練數據輸入到圖像分類模型中；

訓練模型生成模塊，用于通過所述圖像分類模型對所述訓練數據樣本進行特征提取，并將提取的所述特征進行融合操作獲取訓練模型；

識別模塊，用于將采集到的待測試的動物的圖像發送至所述訓練模型，通過預設分類器進行識別。

2.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，還包括，特征提取模塊，用于對動物的特征進行局部特征與全局特征提取，其中，所述局部特征包括：動物的胎記、動物的五官的大小；所述全局特征包括：動物的顏色、動物的長度、動物的肥胖體重度。

3.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，還包括：關鍵幀提取模塊，用于提取所述訓練數據樣本中的動物的視頻中的關鍵幀，其中，所述關鍵幀為監控中的輸出視頻為x264編碼中的三種類型幀中的I幀。

4.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，還包括：

檢測模塊，用于通過Faster Rcnn算法對動物進行目標檢測；

降噪模塊，用于將檢測到的動物所在的第一矩形框之外的圖片進行裁剪，以實現對所述關鍵幀中的噪聲信息進行降噪處理，其中，所述第一矩形框為沿著動物周身線條圍成的矩形框。

5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，還包括：賦值模塊，用于對多種所述圖像分類模型中的動物的圖片輸入尺寸進行預設值賦值。

6.根據權利要求1或4所述的裝置，其特征在于，還包括：預處理模塊，用于對多種所述圖像分類模型中的動物的圖片進行預處理操作，其中，所述預處理操作包括：對動物的圖片進行旋轉操作、對動物的圖片進行對稱操作、對動物的圖片進行拉伸操作。

7.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，還包括：輸出模塊，用于通過所述預設分類器輸出待測試的動物的圖像屬于每一類的概率或輸出最高概率的類。

8.根據權利要求1或7所述的裝置，其特征在于，所述預設分類器為softmax分類器。

9.根據權利要求1或8所述的裝置，其特征在于，還包括：定義模塊，用于對所述softmax分類器進行預定義。

10.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，還包括：模型誤差回傳模塊，用于對多種所述圖像分類模型訓練過程中進行誤差回傳。

11.根據權利要求1-10任一項所述的裝置，其特征在于，所述圖像分類模型包括：Inception模型、Resnet模型和Densenet模型。

12.一種動物的識別方法，其特征在于，包括：

將動物的圖片作為訓練數據輸入到圖像分類模型中；

通過所述圖像分類模型對所述訓練數據樣本進行特征提取，并將提取的所述特征進行融合操作獲取訓練模型；

將采集到的待測試的動物的圖像發送至所述訓練模型，通過預設分類器進行識別。

13.根據權利要求12所述的方法，其特征在于，還包括：對動物的特征進行局部特征與全局特征提取，其中，所述局部特征包括：動物的胎記、動物的五官的大小；所述全局特征包括：動物的顏色、動物的長度、動物的肥胖體重度。

14.根據權利要求12所述的方法，其特征在于，還包括：提取所述訓練數據樣本中的動物的視頻中的關鍵幀，其中，所述關鍵幀為監控中的輸出視頻為x264編碼中的三種類型幀中的I幀。