【摘 要】
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中国是一个人口稠密的国家,在过去,农业生产规模较小,效率较低,并且伴随着人口老龄化问题的发生和工业劳动人口的增加,导致农业生产效率低下,目前农业生产逐渐向更大生产规模、更高生产效率以及相对更少劳动力的规模化的农业生转变。在规模化生产的过程中,除开农业基础设施、资金、专业知识等影响因素外,规模化生产的管理与安防也是亟待解决的问题。在规模化养殖的过程中,因更大的生产面积与更少的生产工作人员,导致在日常
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中国是一个人口稠密的国家,在过去,农业生产规模较小,效率较低,并且伴随着人口老龄化问题的发生和工业劳动人口的增加,导致农业生产效率低下,目前农业生产逐渐向更大生产规模、更高生产效率以及相对更少劳动力的规模化的农业生转变。在规模化生产的过程中,除开农业基础设施、资金、专业知识等影响因素外,规模化生产的管理与安防也是亟待解决的问题。在规模化养殖的过程中,因更大的生产面积与更少的生产工作人员,导致在日常生产过程中安防问题比较难以管理,传统的安防系统包括养殖场出入口的管理以及场内巡逻、监控的形式结合。在安防识别领域从人工比对、通行凭证、密码锁等发展至基于人的各类特征识别,比如虹膜识别、静脉识别等等。随着人脸识别技术的突破与发展,人脸技术成为安防识别领域通常采用的方法与形式。本文阐述了识别领域的各项技术,选用人脸识别方式作为本文的核心。在选用合适的技术的基础上,利用web技术实现考勤、安防预警、录像信息管理等功能。本文的主要工作如下:（1）学习和研究与人脸检测有关的技术,并选择多任务级联卷积深度神经网络MTCNN作为该系统的人脸检测网络。MTCNN分为P-NET,R-NET和ONET三个级别,同时执行面部识别和面部特征点检测,MTCNN可以在主流面部图像集中实现更高的检测率。（2）基于Face Net和Inception-Res Net,提出了权重归一化的Face Net模型,学习和研究人脸识别相关技术,并在主流人脸图像集上获得出色的识别效果。（3）设计并实现了基于深度学习的智慧养殖安防管理系统,实现包括用户中心,人脸数据管理,预警信息管理,视频信息管理等功能,对设备的使用要求较低,具备一定的推广性。
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