[发明专利]对牲畜进行识别的方法及装置

权利要求书

1.一种对牲畜进行识别的方法，其特征在于，包括：

接收待识别的牲畜图像；

在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；

调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；

查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合，包括：

调整所述3D模型的立体角，得到与所述牲畜图像中牲畜头角度一致的第一3D模型；

移动所述第一3D模型至所述牲畜图像的牲畜头位置处；

调整所述第一3D模型的尺度至与所述牲畜图像的牲畜头重合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，包括：

构建卷积神经网络；

在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收待识别牲畜图像，还包括：

将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；

如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。

6.一种对牲畜进行识别的装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收待识别牲畜图像；

加载单元，用于在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；

调整单元，用于调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；

查询单元，用于查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述调整单元包括：

姿态调整模块，用于调整所述3D模型的立体角，得到与所述牲畜图像中牲畜头角度一致的第一3D模型；

位置调整模块，用于移动所述第一3D模型至所述牲畜图像的牲畜头位置处；

尺度调整模块，用于调整所述第一3D模型的尺度至与所述牲畜图像的牲畜头重合。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述加载单元在加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，还包括：

构建模块，用于构建卷积神经网络；

训练模块，用于在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述接收单元包括：

归一模块，用于将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述加载单元还包括：

判断模块，用于在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型后判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；

处理模块，用于如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。