[发明专利]一种基于深度学习的智慧牛场的监控与识别方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于深度学习的智慧牛场的监控与识别方法及装置，所述的智慧牛场的监控与识别方法，其包括以下步骤：1）通过视频监控设备，采集牛场的牛群图片；2）给牛场牛群图片中的牛只打上标注，做成训练集；3）将步骤2）的训练集输入到目标检测网络faster rcnn，训练得到牛群目标检测模型；4）框选出视频中每一帧牛的位置；5）对不同的牛进行编号，做成训练集；6）训练得到牛识别模型；7）进行身份识别，并将识别结果可视化到牛背上。本发明可以实时准确地对牛场牛群的数量进行统计；使用残差网络对框选中的牛背进行身份训练，成功对已经编号的牛确认身份。因此，本发明的监控与识别方法可以对牛场牛群进行完整的监控和身份识别。

技术领域

本发明涉及目标检测与目标识别领域，具体是一种基于深度学习的智慧牛场的监控与识别方法及装置。

背景技术

畜牧业作为农业农村经济的主导产业，已成为保障城乡居民肉、蛋、奶消费和动物蛋白摄取的基础性产业，特别是近年来，大力发展畜牧业又成为很多西部地区和少数民族聚居较多的省区扶贫攻坚举措。奶牛和肉牛养殖是整个农业组成的重要部分，在农业经济体系中占据重要地位。当前养殖业中，疯牛病、口蹄疫等具有强烈传染性疾病的出现对奶制品和畜产品的质量安全有极大的影响，因此对个体进行精细化养殖是现代养殖的主要研究方向。

随着畜牧养殖业向规模化、信息化、精细化的方向发展，集约化牛场将渐渐取代散户养殖等小规模的养殖模式。在大规模化牛场中要实现对牛个体自动化、信息化的日常精细化管理，实现对每头牛的健康状况追踪以及奶源和肉制品追溯，必须实现质量追溯体系的搭建与完善，而关键又在于对牛个体身份的识别。因此，快速准确的牛个体识别不仅是奶制品和肉制品溯源的基础，也是奶牛生产性能记录体系和遗传改良体系最重要的组成部分，如选种选配和母牛产犊等生产管理都需要先快速识别牛个体身份。此外，肉牛保险政策作为我国政策性农业保险制度的重要组成部分，目前已成为各级政府支持肉牛发展和保障养殖利益的重要手段，个体身份的准确识别将促进肉牛保险的顺利开展，解决理赔肉牛与承保肉牛不能完全匹配的问题，提高核保理赔的准确率。因此，实施牛个体身份识别，结合可穿戴式设备等采集其他生理信息建立全产业链质量追溯体系，将大幅提高劳动生产率、提高奶制品和肉制品的产量和质量，对改善消费者健康水平具有非常重要的意义。同时，也对加强奶牛育种生产、有效的疾病防控和肉牛保险虚假索赔提供重要的信息，从而促进畜牧饲养产业健康发展。

传统的牛个体识别通过物理方法标记身体某部位或者通过嵌入微芯片的标记方法，但无法防止欺诈行为包括标记被复制和设备被盗窃等，动物福利也较差。

当前，对于目标检测（在图片中将里面的物体识别出来，并标出物体的位置）可以借助于深度学习技术来实现，已知的深度神经网络有RCNN、Fast RCNN、faster rcnn等会涉及到，这些神经网络会涉及到很多网络层，如卷积层、BN层（批量归一化层）、ReLu层（激活函数层）等等。比如中国专利109493337A提供了一种基于改进的faster rcnn的输电线路异物检测方法，中国专利CN111339866A提供了一种基于DPN与faster rcnn的火车票图像生成方法，中国专利107451615A提供了一种基于faster rcnn的甲状腺乳头状癌超声图像识别方法。目前，将faster rcnn网络应用于动物群的目标检测还未见报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于深度学习的智慧牛场的监控与识别方法及装置，以提高牛场管理的效率，对牛群数量进行盘点，并通过可视化的手段实时监控牛群的数量、身份。

本发明采用的技术方案为：

一种基于深度学习的智慧牛场的监控与识别方法，其包括以下步骤：

1）通过视频监控设备，采集牛场的牛群图片；

2）给牛场牛群图片中的牛只打上标注，做成训练集；