基于深度学习的牛脸检测与精准识别

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目标快速自动检测与精准识别是计算机视觉领域重要的基础性课题,也是当前家畜智能化养殖的核心技术之一,及时精准定位和识别奶牛个体是后续单产水平、疾病预警、养殖效益以及福利水平等智能分析的重要基础。本论文以开放复杂环境下的奶牛为对象,构建深度学习模型,开展牛脸自动检测与识别研究。具体内容如下:(1)基于不同图像采集设备(如数码相机、手机等)收集整理不同养殖环境、季节、天气、时段、批次奶牛生理活动期的数据,构建奶牛检测与识别数据集。此外,本文设计了一个基于检测模型的自动化方法用于奶牛检测与识别数据的处理,节省了大量的时间与人力。在最终的数据集中,奶牛检测数据集包含51,151张标注完备的图片,奶牛识别数据集中共18,231张包含两百头不同奶牛的图片。(2)在对比分析主流目标检测算法的基础上,构建Faster R-CNN+NASNetA与SSD+Res Net50两种目标检测模型,以提高牛脸检测精度和实时检测性能。其中Faster R-CNN+NASNet-A采用两步走的目标检测策略,并更换更深的特征提取网络,在静态图像的检测MAP值达到98.7%;SSD+Res Net50模型采用一步走的检测策略,使用深度适中的Res Net50为特征提取网络,在牛脸检测数据集上MAP值为95.0%。并且在视频中的检测速度为24FPS,可以实现实时检测的效果。(3)在对各种牛脸识别模型分析的基础上,基于Pnas Net-5分类网络模型与Faster R-CNN+NASNet-A检测模型,构建了基于检测模型的牛脸精准识别框架。该框架首先通过牛脸检测模型对图片中的牛脸区域进行裁剪,之后通过分类模型对裁剪过后的图片进行再识别。通过消除图片中背景环境对牛脸识别的影响,使模型的特征提取专注于牛脸区域,牛脸识别的准确率达到94.1%,比直接识别整张图的方法提高了5.7%。
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