[发明专利]幼禽生物特征识别装置及方法

权利要求书

1.一种基于深度卷积神经网络的幼禽生物特征识别装置，其特征在于，包括：

幼禽定位模块，包括级联的多个卷积神经网络子模块和至少一个全连接层子模块，每个卷积神经网络子模块都包含着数层卷积层，池化层和激活函数，所述幼禽定位模块输入包含有幼禽的原图像，经运算后输出幼禽在原图像中的预测的位置信息；

剪裁模块，包括Crop层，根据所述位置信息对所述原图像执行裁剪处理，输出裁剪大部分背景后的幼禽外观图像；以及

识别模块，包括级联的至少由第一卷积神经网络子模块、扩展卷积子模块以及第二卷积神经网络子模块级联构成的识别子模块，和至少一个全连接层子模块，所述识别模块输入所述幼禽外观图像，经运算后输出识别结果，其中

所述识别模块包括性别预测子模块，所述性别预测子模块采用卷积神经网络，由6个Conv layer级联即Conv layer 7～12和3个用于通道数融合的Extend Conv layer，以及1个全连接层Fully connected layer组成，其中Convlayer8,10,12使用的是本卷积神经网络中的基本单元Conv blocks，Conv layer 7,9,11均由2个不同的卷积神经网络子模块组成，它们由本卷积神经网络中的基本单元Conv blocks和Deep Conv blocks并联组成，其中Deep Conv blocks是由Convblocks以及1x1的Extend Conv layer组合而成，用于提取数据更深层的特征。

2.如权利要求1所述的基于深度卷积神经网络的幼禽生物特征识别装置，其特征在于：

所述识别模块还包括soft-max层。

3.如权利要求1所述的基于深度卷积神经网络的幼禽生物特征识别装置，其特征在于：

所述剪裁 模块还包括图像增强子模块，对裁剪了大部分背景后的幼禽外观图像执行图像增强或归一化处理。

4.如权利要求1至3中任一项所述的基于深度卷积神经网络的幼禽生物特征识别装置，其特征在于：

所述生物特征包括幼禽的性别、发育状况及健康状况中的至少一种。

5.一种幼禽生物特征识别系统，其特征在于，包括如权利要求1至4中任一项所述的基于深度卷积神经网络的幼禽生物特征识别装置，还包括：

图像采集装置，采集作为识别对象的幼禽的图像；

图像预处理装置，对所述图像采集装置所采集的图像进行预处理，所述预处理包括边框裁剪、缩放、图像增强中的至少一种。

6.如权利要求5所述的幼禽生物特征识别系统，其特征在于：

所述图像采集装置设有姿态调整机构，以获取规定姿态的幼禽图像。