【摘 要】
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近年来,随着科学技术与互联网技术的结合,推动畜牧业发生了巨大的变化,出现了智慧农业、智慧牧场等新型养殖模式,牛个体的身份识别作为新型养殖方式的核心内容,受到了大量关注。本文利用非接触式的识别方法,提出了基于牛脸图像的牛身份识别技术,针对牛保险行业的场景,该方法显现出了较好的性能,值得应用推广。本文研究主要包括四部分内容:数据集的采集与制作、基于YOLOv5的牛脸目标检测、基于Inception结构
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近年来,随着科学技术与互联网技术的结合,推动畜牧业发生了巨大的变化,出现了智慧农业、智慧牧场等新型养殖模式,牛个体的身份识别作为新型养殖方式的核心内容,受到了大量关注。本文利用非接触式的识别方法,提出了基于牛脸图像的牛身份识别技术,针对牛保险行业的场景,该方法显现出了较好的性能,值得应用推广。本文研究主要包括四部分内容:数据集的采集与制作、基于YOLOv5的牛脸目标检测、基于Inception结构的牛脸特征提取以及牛脸识别系统的设计与实现。首先为数据集的制作,本课题通过采集内蒙古自治区察哈尔地区、锡林郭勒盟苏尼特地区、包头市土默特地区牧场的牛图像数据,分别建立了用于牛脸目标检测模型训练的检测数据集和牛脸识别数据集;其次利用YOLO系列的目标检测模型实现牛脸目标检测,利用牛脸目标检测数据集对YOLOv5进行训练,分析得出针对牛脸目标,YOLOv5表现优异。接着将Inception结构应用于牛脸特征提取中,利用牛脸识别数据集,分别对VGG-16、Resnet50、Inception＿v3、Inception＿Resnet＿v1/v2这五个网络进行训练,完成模型之间的对比,选出牛脸特征提取能力最强的模型。通过牛脸检测,得到牛脸面部图片,将检测到的牛脸送到牛脸特征提取模型中,完成牛脸特征提取,在得到牛脸特征后很容易完成牛脸识别与验证。本文将得到的牛脸特征向量与数据库中牛脸特征向量进行余弦距离计算,设定相应的阈值,得出最终识别或者验证的结果。本文将牛脸目标检测模型和牛脸特征提取模型相结合设计了牛脸识别系统,利用Falsk和Vue框架分别实现了前后端设计,结合My SQL数据库,提供牛建档服务、牛脸验证服务以及牛脸识别服务。但是该系统只能小范围的使用,对于操作人员不是特别方便,所以利用Tensorflow Serving与Tornado结合重新设计完成牛脸识别系统。该系统将模型文件部署到阿里云服务器,实现工业级部署。通过在牧场自然养殖环境下对系统进行测试,表明本文所提出的系统在牧场环境下可有效完成个体识别,对于后期实现牛的健康养殖、精准化养殖、牛个体身体特征检测、牛保险应用等方面提供技术支持。
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