[發明專利]一種豬臉識別方法

在審

• 申請號: 202010851177.8
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN111967413A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 蘇文烈
• 申請（專利權）人: 廣州市微智聯科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 李林

本發明屬于人工智能技術領域，公開了一種豬臉識別方法，包括如下步驟：S1：根據豬臉資料，基于神經網絡，建立豬臉識別模型；S2：在豬臉識別模型加入生長周期豬臉特征變化追蹤匹配機制，得到追蹤生長周期的動態豬臉識別模型；S3：實時獲取現場視頻，并根據現場視頻，使用追蹤生長周期的動態豬臉識別模型，得到豬臉識別結果。本發明解決了現有技術存在的難以便捷快速識別豬臉、實用性低、不同周期內識別準確率低以及商用成熟度低的問題。

技術領域

本發明屬于人工智能技術領域，具體涉及一種豬臉識別方法。

背景技術

現有技術中，豬臉識別技術采用開源機器學習平臺Tensorflow來推理豬臉，但是靜態的豬臉識別，需要把單個豬控制在固定攝像頭的豬欄前面，每次對單個豬相對固定來進行豬臉識別，存在問題為：進行靜態豬臉識別時，在豬場由于豬本身的好動，難以便捷快速識別豬臉，同時，豬臉特征研究方式是經過人手動分割裁剪的“臉”，在實驗室之外很難落地，在大規模豬場難以商用，實用性低。

現有技術中，使用的遷移學習方式都是基于人臉相似的方式，針對的是豬單一時刻個體的識別，但由于肉豬從哺乳期到肥育期結束出欄只有短短的6個月，生豬臉部生長特征變化較大，單一時刻的豬臉識別在生豬生長不同周期內識別準確率不高，商用成熟度并不高。

發明內容

本發明旨在于至少在一定程度上解決上述技術問題之一。

為此，本發明目的在于提供一種豬臉識別方法，用于解決現有技術存在的難以便捷快速識別豬臉、實用性低、不同周期內識別準確率低以及商用成熟度低的問題。

本發明所采用的技術方案為：

一種豬臉識別方法，包括如下步驟：

S1：根據豬臉資料，基于神經網絡，建立豬臉識別模型；

S2：在豬臉識別模型加入生長周期豬臉特征變化追蹤匹配機制，得到追蹤生長周期的動態豬臉識別模型；

S3：實時獲取現場視頻，并根據現場視頻，使用追蹤生長周期的動態豬臉識別模型，得到豬臉識別結果。

進一步地，步驟S1中，豬臉資料包括正樣本和隨機負樣本，正樣本為包含豬臉部分的生豬圖像，隨機負樣本為不包括豬臉部分的隨機圖片。

進一步地，步驟S1中，神經網絡為卷積神經網絡，卷積神經網絡包括Input層、Focus網絡層、BackBone網絡層、PANet網絡層以及Output層；

卷積神經網絡設置有LSTM模塊，LSTM模塊設置有遺忘門。

進一步地，遺忘門的公式為：

f_t＝σ(W_f·[h_t-1，x_t]+b_f)

式中，f_t為遺忘門函數；σ(*)為sigmoid激活函數；h_t-1為前一個時間步(t-1)的輸出；t為時間步指示量；x_t為當前時間步的輸入；b_f為卷積層偏置項；W_f為卷積層權重。

進一步地，神經網絡的輸出公式為：

式中，o_ij為經過注意力加權后的輸出特征；α_ij為歸一化后的注意力權重；i為注意力指示量；j為單向時間步；n為單向時間步數；h_j為各個時間步的輸出。

進一步地，步驟S1的具體步驟為：

S1-1：將豬臉資料進行預處理，得到預處理后數據集，并將預處理后數據集分為訓練集和測試集；