【摘 要】
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为实现复杂场景下的奶牛个体身份识别,探究奶牛个体在现实养殖场景中的监管与实时管理,本文提出了基于YOLOv4与PGNet模型的奶牛个体识别算法。随着深度学习理论与目标识别模型的不断发展,无人工接触的奶牛个体识别技术已经成为了大型牧场节约人力与物力成本的新方向。奶牛的牛脸识别又是个体识别中的重要一环。在奶牛个体识别研究过程中,奶牛脸部图像与耳部的数字耳标是否清晰会对研究产生一定的影响。深度学习算法的
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为实现复杂场景下的奶牛个体身份识别,探究奶牛个体在现实养殖场景中的监管与实时管理,本文提出了基于YOLOv4与PGNet模型的奶牛个体识别算法。随着深度学习理论与目标识别模型的不断发展,无人工接触的奶牛个体识别技术已经成为了大型牧场节约人力与物力成本的新方向。奶牛的牛脸识别又是个体识别中的重要一环。在奶牛个体识别研究过程中,奶牛脸部图像与耳部的数字耳标是否清晰会对研究产生一定的影响。深度学习算法的训练需要大批量的现实环境下的动物图片样本,而生物识别领域里目前还缺少大型的公共畜类数据集。目前,所有的公开项目都通过纯手工标注的数据集进行训练。本文的主要研究内容如下:（1）制作奶牛牛脸数据集。本文主要在晋中市太谷区牛许普源泰奶牛培育基地进行奶牛视频的拍摄。采集完成后,进行了奶牛视频帧截取、数据筛选、数据标注、数据增强等工作,制作完成了奶牛牛脸数据集。（2）技术方案。通过研究对比了基于候选区域与基于直接回归的目标检测算法的优缺点,进行了SSD、YOLOv4、Faster R-CNN模型的训练精度与预测效果对比。最后采用了基于YOLOv4模型为主的目标检测模型作为主算法模型。经过模型的训练,最终主模型YOLOv4的mAP值为95.25%。（3）耳标区域分割与耳标数字识别模型的设计。采用Mask R-CNN分割模型进行了奶牛耳标区域的特征提取,并运用了基于PGNet构建了奶牛耳标数字识别的模型。经过模型的训练后,PGNet模型的识别精度为94.5%。最终以YOLOv4为检测的主算法模型,预测后的奶牛图像进行耳标区域分割,进行耳标数字的识别,最后的预测效果为奶牛的牛脸识别图像与牛耳标数字结合的图像。
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