[发明专利]对牲畜进行识别的方法及装置

说明书

本申请公开了一种对牲畜进行识别的方法及装置，其中方法包括：接收待识别牲畜图像；加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上；调整所述3D模型直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合，并记录重合后的3D模型的姿态参数；查询姿态数据库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态数据库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。本申请采用3D模型的方式，通过3D模型与牲畜图像的重合比对，达到了计算牲畜头部姿态的目的，从而实现了快速、便捷的别牲畜的技术效果，解决了不同姿态下的准确识别精确度的问题。

技术领域

本申请涉及计算机图像识别技术领域，具体而言，涉及一种对牲畜进行识别的方法及装置。

背景技术

随着人脸识别技术的发展，如何对牲畜进行识别越来越成为研究重点。牲畜的脸部和人脸存在非常大的差异，牲畜从左面看到的信息与右面看到的信息相差非常大，而人的脸部更多体现为2D的一个平面，因此对牲畜进行识别时更多的采用3D特征。

相关技术中，对牲畜进行识别主要是对牲畜头部的姿态进行判断，主要方式是先检测牲畜头部的关键点，再根据关键点的几何姑安息计算其姿态，但是这种计算方式非常复杂，并且不能判断出牲畜的3D特征，如旋转，倾角、侧向等。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种对牲畜进行识别的方法，以解决牲畜识别过程中计算量大且无法片按断牲畜的3D特征的技术问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种对牲畜进行识别的方法，包括：

接收待识别的牲畜图像；

在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；

调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；

查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。

进一步，所述调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合，包括：

调整所述3D模型的立体角，得到与所述牲畜图像中牲畜头角度一致的第一3D模型；

移动所述第一3D模型至所述牲畜图像的牲畜头位置处；

调整所述第一3D模型的尺度至与所述牲畜图像的牲畜头重合。

进一步，所述加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，包括：

构建卷积神经网络；

在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。

进一步，所述接收待识别牲畜图像，还包括：

将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理。

进一步，所述方法还包括：

在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型后判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；

如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种对牲畜进行识别的装置，包括：

接收单元，用于接收待识别牲畜图像；

加载单元，用于在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；

调整单元，用于调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；