[发明专利]对猪只图像进行识别的图像识别系统及其图像识别方法

权利要求书

1.一种对猪只图像进行识别的图像识别系统，包括：

一个或多个处理器；

深度高分辨率网络模型；以及

计算机可读存储介质，其存储有实现所述深度高分辨率网络模型的程序指令，当所述程序指令由所述一个或多个处理器运行时，使得所述深度高分辨率网络模型执行：

接收与所述猪只图像相关的图像数据；以及

对所述图像数据执行运算，以识别出所述图像数据中的猪只目标和所述猪只目标中的关键点。

2.根据权利要求1所述的图像识别系统，其中所述图像数据是对与猪只图像相关的原始图像数据进行预处理后的图像数据。

3.根据权利要求2所述的图像识别系统，其中所述计算机可读存储介质还存储有对所述原始图像数据进行预处理的程序指令，当所述程序指令由所述一个或多个处理器运行时，执行以下步骤：

将所述原始图像数据执行图像拉伸操作获得初始变换图像；以及

对所述初始变换图像执行均值变换操作，以对所述原始图像数据进行预处理。

4.根据权利要求2所述的图像识别系统，其中所述计算机可读存储介质还存储有对所述原始图像数据进行下采样操作的程序指令，当所述程序指令由所述一个或多个处理器运行时，执行对所述原始图像数据进行下采样操作，以获得下采样图像数据。

5.根据权利要求1所述的图像识别系统，其中所述深度高分辨率网络模型包括多个卷积层和特征融合器，其中：

所述多个卷积层配置用于对所述图像数据进行多层卷积处理，以提取特征数据和识别所述图像数据中的猪只目标以及所述猪只目标的关键点；以及

所述特征融合器配置用于将所述特征数据与所述下采样图像数据进行合并，以获得融合特征数据。

6.根据权利要求5所述的图像识别系统，其中所述多个卷积层包括多个串行连接的卷积层和一个并行连接的卷积层，其中：

串行连接的多个卷积层配置用于对所述图像数据进行多层卷积处理，以提取特征数据；

并行连接的一个卷积层配置用于对所述融合特征数据进行卷积处理，以识别所述图像数据中的猪只目标以及所述猪只目标的关键点。

7.根据权利要求6所述的图像识别系统，其中所述串行连接的一个卷积层的最后一个卷积层的输出端连接至所述特征融合器的输入端，所述并行连接的一个卷积层的输入端连接至所述特征融合器的输出端。

8.根据权利要求6所述的图像识别系统，其中所述猪只目标的关键点包括所述猪只目标的左耳根、右耳根、左腹股沟以及右腹股沟。

9.一种对猪只图像进行识别的图像识别方法，包括：

将与所述猪只图像相关的图像数据输入至深度高分辨率网络模型；以及

使用所述深度高分辨率网络模型对所述图像数据执行运算，以识别出所述图像数据中的猪只目标和所述猪只目标中的关键点。

10.一种计算机可读存储介质，其包括对猪只图像进行识别的程序指令，当所述程序指令由一个或多个处理器执行时，使得实现根据权利要求9所述的方法。