[发明专利]一种融合多区域深度特征的奶牛个体身份识别方法在审
| 申请号： | 202010078375.5 | 申请日： | 2020-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN111259978A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 戴百生;沈维政;胡亨琪;李润泽;姜丽;张永根;熊本海 | 申请（专利权）人： | 东北农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多区域深度特征的奶牛个体身份识别方法，所述方法首先通过图像采集设备采集奶牛通过挤奶通道的侧视图像序列，然后对YOLO目标检测模型进行了微调，提取每一帧图像中的奶牛整体区域作为待检测图像。接下来，提出一个区域划分方法，将检测到的奶牛目标划分为头部，躯干和腿部三个区域，并训练了三个独立的卷积神经网络(CNNs)，以从这三个区域分别提取深度特征。最后，设计了一个特征融合策略将提取到的特征进行融合，并使用融合特征训练SVM模型，完成奶牛的个体识别。本发明能够更好地利用奶牛侧视目标图像的各个区域的深度特征，并更好地探索每个区域和多区域组合对奶牛个体识别的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 区域 深度 特征 奶牛 个体 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
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