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公开(公告)号:CN117456620A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311397300.3
申请日:2023-10-25
Applicant: 河北农业大学
IPC: G06V40/70 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种融入动作信息的多模态奶牛个体识别方法及系统,包括:采集奶牛活动时的视频数据,提取奶牛完整牛体图像;将所述视频数据中提取的完整牛体图像转换为剪影图和RGB图片;对所述剪影图和RGB图片进行预处理生成数据集,将所述数据集划分为训练集和测试集;基于所述训练集和测试集构建深度学习网络模型,通过所述深度学习网络模型进行动作特征提取和花纹特征提取;将所述动作特征和花纹特征进行特征融合,基于融合特征对预设的支持向量机进行训练;基于训练后的支持向量机模型对实时采集的奶牛图像进行奶牛个体识别。本发明解决了现有奶牛个体识别准确率低的问题。
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公开(公告)号:CN114677630A
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202210404201.2
申请日:2022-04-18
Applicant: 河北农业大学
Abstract: 本发明公开了一种采食状态下奶牛的个体识别方法,采集奶牛采食环境下的视频数据并转化为图像帧,采用语义分割算法提取出完整的奶牛;检测奶牛全局的花纹分布状况,绘制投影曲线并进行分段处理,完成全局特征提取;检测奶牛背部的最大花纹,并以此为局部研究对象,并计算其面积、与奶牛整体的相对距离、最小外接圆半径以及Zernike矩特征,完成采食环境下奶牛的局部特征提取;合并所提取的全局和局部特征,使用主成分分析法进行降维后,采用支持向量机算法实现采食环境下奶牛的个体识别。本发明基于图像识别技术能够快速、精准的识别采食环境下不同角度的奶牛个体,避免引起奶牛应激反应,为进行奶牛的采食量等研究奠定基础。
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