[发明专利]多目标奶牛身份识别方法及系统

说明书

本发明提供一种多目标奶牛身份识别方法及系统，其中，多目标奶牛身份识别方法，包括：基于待识别视频，确定待识别视频帧集合；其中，待识别视频包括至少一头奶牛的面部图像信息；基于待识别视频帧集合，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，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；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。能够无接触、自动地同时对多头奶牛进行身份识别，降低人工成本，避免因为奶牛应激反应的发生，保证奶牛健康。

技术领域

本发明涉及禽畜养殖技术领域，尤其涉及一种多目标奶牛身份识别方法及系统。

背景技术

牛奶作为蛋白质等营养物质的重要来源之一，保证其质量和产量对中国畜牧业发展有着深远的影响。因此，发展精准养殖技术对于保证奶牛个体健康具有重要意义。奶牛个体身份识别技术作为奶牛精准养殖技术的重要环节之一，是后续进行行为识别等环节的重要基础。

传统方法对奶牛身份识别依靠人工读取、传感器方式等方法完成。需要将奶牛身份ID书写、打印在耳标上，或在奶牛表面设置传感器。容易引起奶牛的应激反应。并且人工读取方法检测速度慢，传感器识别方法成本高昂。

因此，如何提供一种多目标奶牛身份识别方法及系统，能够无接触、自动地同时对多头奶牛进行身份识别，降低人工成本，避免因为奶牛应激反应的发生，保证奶牛健康，成为亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种多目标奶牛身份识别方法及系统。

本发明提供一种多目标奶牛身份识别方法，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。

根据本发明提供的多目标奶牛身份识别方法，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。

根据本发明提供的多目标奶牛身份识别方法，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。