[发明专利]多目标奶牛身份识别方法及系统

权利要求书

1.一种多目标奶牛身份识别方法，其特征在于，包括：

基于待识别视频，确定待识别视频帧集合；其中，所述待识别视频包括至少一头奶牛的面部图像信息；

基于所述待识别视频帧集合，根据多目标检测跟踪网络，得到并输出多目标奶牛面部图像序列；

基于所述多目标奶牛面部图像序列，根据多目标面部识别网络，得到并输出奶牛身份信息；

其中，所述多目标检测跟踪网络是基于带检测框的样本视频帧集合和对应的奶牛面部图像移动轨迹训练得到的；所述多目标面部识别网络是基于样本奶牛面部图像数据集和对应的奶牛身份信息训练得到的。

2.根据权利要求1所述的多目标奶牛身份识别方法，其特征在于，

所述多目标检测跟踪网络包括：特征提取层、检测框确定层、多目标识别层和图像序列确定层；

所述特征提取层，用于处理所述待识别视频帧集合，得到待识别视频帧特征集；

所述检测框确定层，用于根据所述待识别视频帧特征集，确定每一帧待识别视频帧中奶牛面部识别检测框；

所述多目标识别层，用于根据所述每一帧待识别视频帧中奶牛面部识别检测框，确定所述每一帧待识别视频帧中每一目标奶牛的面部图像移动轨迹；

所述图像序列确定层，用于根据所述每一帧待识别视频帧中奶牛面部识别检测框和所述每一目标奶牛的面部图像移动轨迹，确定所述多目标奶牛面部图像序列。

3.根据权利要求2所述的多目标奶牛身份识别方法，其特征在于，

所述多目标识别层，具体用于：

基于所述待识别视频帧中奶牛面部识别检测框，计算当前视频帧和上一视频帧中奶牛面部识别检测框特征之间的余弦距离；

基于所述余弦距离，对当前视频帧和上一视频帧中来源于同一奶牛的面部图像进行匹配，确定所述每一目标奶牛的面部图像移动轨迹；

根据所述每一帧待识别视频帧中奶牛面部识别检测框和所述每一目标奶牛的面部图像移动轨迹，确定所述多目标奶牛面部图像序列。

4.根据权利要求1所述的多目标奶牛身份识别方法，其特征在于，

所述多目标面部识别网络包括：面部特征提取层和身份信息识别层；

所述面部特征提取层，用于根据所述多目标奶牛面部图像序列，确定每一目标奶牛的面部信息特征；

所述身份信息识别层，用于根据所述每一目标奶牛的面部信息特征，确定每一目标奶牛对应的身份信息。

5.根据权利要求1-4任一项所述的多目标奶牛身份识别方法，其特征在于，在所述基于所述多目标奶牛面部图像序列，根据多目标面部识别网络，得到并输出奶牛身份信息的步骤之前，还包括：训练所述多目标面部识别网络；

所述训练所述多目标面部识别网络，具体包括：

基于样本视频，获取样本视频关键帧；其中，所述样本视频包括至少一头奶牛的面部图像信息；

基于所述样本视频关键帧，确定样本奶牛面部图像数据集；

将所述样本奶牛面部图像数据集和所述对应的奶牛身份信息，作为训练使用的输入数据对所述多目标面部识别网络进行迭代训练直至所述多目标面部识别网络收敛。

6.根据权利要求5所述的多目标奶牛身份识别方法，其特征在于，所述基于所述样本视频关键帧，确定样本奶牛面部图像数据集，具体包括：

基于所述样本视频帧，确定所述样本视频帧集合；

扩充所述样本关键帧集合，确定所述样本奶牛面部图像数据集。