[發明專利]一種基于深度學習的奶牛個體識別系統及其識別方法有效
| 申請號: | 202010083202.2 | 申請日: | 2020-02-08 |
| 公開(公告)號: | CN111291683B | 公開(公告)日: | 2023-04-18 |
| 發明(設計)人: | 翁智;韓丁;范龍臻;魏中岳;孟繁盛;賀杰;趙鵬;董澤;溫卜 | 申請(專利權)人: | 內蒙古大學 |
| 主分類號: | G06V40/10 | 分類號: | G06V40/10;G06V10/30;G06V10/26;G06V10/774;G06F18/214;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G01V8/10;G01B21/08 |
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| 地址: | 010021 內蒙古自*** | 國省代碼: | 內蒙古;15 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 深度 學習 奶牛 個體 識別 系統 及其 方法 | ||
本發明公開了一種基于深度學習的奶牛個體識別系統及其識別方法,該系統包括圖像采集機構、面部檢測機構、圖像預處理機構以及訓練識別機構。圖像采集機構用于采集待識別奶牛的圖像信息,包括紅外觸發裝置以及多個攝像頭。面部檢測機構用于對圖像信息進行檢測以獲取待識別奶牛的面部圖像,包括樣本分類模塊以及掃描識別模塊。圖像預處理機構用于對面部圖像進行預處理,包括灰度化模塊、補償模塊、濾波模塊以及分割模塊。訓練識別機構用于對處理后的圖像進行訓練和識別以分析出待識別奶牛的具體身份信息,包括圖像歸一化模塊、卷積神經網絡模塊、訓練模塊以及識別模塊。本發明提高奶牛識別的準確性和識別效果,提供全方位、高精準的數據識別系統。
技術領域
本發明涉及奶牛識別技術領域的一種識別系統,尤其涉及一種基于深度學習的奶牛個體識別系統,還涉及該系統的基于深度學習的奶牛個體識別方法。
背景技術
內蒙古地區有著得天獨厚的地理條件和政策,使得內蒙古地區的乳業發展興旺。內蒙地區奶牛飼養量和乳制品產品占有率居全國前列,奶牛養殖成為重要的經濟支柱產業。與此同時,奶牛養殖業的發展也帶動了農險市場的發展。近年來,給奶牛上保險的現象已經越來越普遍。目前,給奶牛上保險需要佩戴或者植入由世界動物編碼委員會認可的RFID芯片,作為奶牛的身份證。但是這種識別方式存在著很大的局限性,芯片的技術漏洞使得仿制現象存在,致使騙保等現象屢屢發生。
從目前的理賠查勘方式說起,傳統的理賠取證主要是“耳標號+照片比對”兩種方式相結合。耳標號通常被當作確認奶牛身份的唯一識別標識,奶牛出險后理賠員首先根據耳標號確認奶牛是否為承保標的,再通過肉眼比對活牛和死牛照片。首先,耳標的可復制性很強,不會存在生物差別;其次,耳標也可以重復利用,不能杜絕奶牛死后耳標的重復利用。因此,需要一種更加準確有效的奶牛身份識別方法。
發明內容
為解決現有的奶牛識別效果差,存在局限性的技術問題,本發明提供一種基于深度學習的奶牛個體識別系統及其識別方法。
本發明采用以下技術方案實現:一種基于深度學習的奶牛個體識別系統,其包括:
圖像采集機構,其包括紅外觸發裝置以及多個攝像頭;所述紅外觸發裝置設置在待識別奶牛的行進通道上,并在所述待識別奶牛通過所述通道時觸發所述攝像頭;多個攝像頭圍繞在所述行進通道上,并用于在所述紅外觸發裝置觸發時對所述待識別奶牛的面部進行拍攝,以獲取一張實時圖像;
高度檢測裝置,其包括測距傳感器和高度計算模塊;所述測距傳感器安裝在所述行進通道的頂部,并用于檢測其與所述待識別奶牛的距離L;所述高度計算模塊用于計算所述待識別奶牛的高度H,且計算公式為:H=D-L,D為所述測距傳感器與所述行進通道的底部的距離;
提升組件,其包括提升架、提升電機以及提升控制模塊;所述提升架活動安裝在所述行進通道的兩側,至少兩個攝像頭分別安裝在所述提升架上;所述提升電機用于驅使所述提升架沿著所述行進通道的縱向升降;所述提升控制模塊用于根據高度H,通過所述提升電機驅使所述提升架升降,使所述攝像頭對準所述待識別奶牛的面部;
面部檢測機構,其包括樣本分類模塊以及掃描識別模塊;所述樣本分類模塊預設多個牛臉樣本以及多個非牛臉樣本,并根據所述牛臉樣本和非牛臉樣本訓練出一個分類模型;所述掃描識別模塊用于對所述實時圖像進行掃描,并通過所述分類模型識別出所述實時圖像中的牛臉區域,形成所述待識別奶牛的一張牛臉正面圖像;
圖像預處理機構,其包括灰度化模塊、補償模塊、濾波模塊以及分割模塊;所述灰度化模塊用于對所述牛臉正面圖像進行灰度化處理,獲得一張灰度圖像;所述補償模塊用于對所述灰度圖像進行光線補償,獲得一張光線增強圖像;所述濾波模塊用于對所述光線增強圖像進行濾波以濾除孤立的噪聲點,并獲得一張濾波圖像;所述分割模塊用于對所述濾波圖像進行背景分割,以分割出所述待識別奶牛的一張面部圖像;以及
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