[发明专利]一种基于图像的牛只唯一性识别方法、装置及管理系统

说明书

本发明公开了一种基于图像的牛只唯一性识别方法、装置及管理系统，涉及牛鼻纹识别领域。将牛鼻纹图像进行预处理，将处理后的图像送入卷积神经网络提取牛鼻纹的特征量，并进行牛鼻纹的注册；采集需要被识别的牛鼻纹，对采集的牛鼻纹图像进行预处理，将预处理后的图像送入深度学习模型进行特征提取，获取特征向量；将特征向量与特征量进行匹配，计算其余弦相似度；设定阈值，将余弦相似度与阈值进行比较，获取牛的识别结果。本发明通过将提取到的特征与数据库中登记过的牛鼻纹进行匹配最终得到匹配的牛鼻纹，从而对牛个体进行准确的识别。

技术领域

本发明涉及牛只识别检测领域，更具体地说，它涉及一种基于图像的牛只唯一性识别方法、装置及管理系统。

背景技术

当前我国农牧领域的数字化、智能化程度才刚刚起步，特别是中小牧场、合作社及个体养殖户缺乏有效手段。传统监督对牛数量、是否被偷、日常出入、体态情况等全由人工记录计算，容易导致数据误差从而影响监督有效性，难以及时掌握牛的情况。因此，亟需通过智能化手段解决农牧业相关痛点难题。以畜牧监管为切入点，创新突破，攻坚克难，实现信息化与畜牧生产的有机融合，预期实现巨大收益和科研成果，全面提高我国畜牧业养殖水平。

当前市面上有很多都在做牛脸识别技术，但是很多都失败了，主要原因是当前的牛脸识别技术是采用的牛脸五官来做识别，可能一定还要考虑分别采集左脸、右脸及正脸来进行识别。所以造成采集及识别麻烦，而且对唯一性不好进行采集和识别。同时由于牛只成长变化快，牛脸五官变化也较大，也大大影响了牛脸的识别。

由于牛鼻纹对与牛来说是一个唯一性特征，就像人的指纹一样，并且牛鼻纹容易采集，具有终身唯一性的特点，根据这一特点，通过鼻纹来实现对牛的准确识别。

发明内容

本发明所解决的技术问题是现有技术对牛脸识别检测准确性低以及目前牛监管的有效性较低，本发明的目的是提供一种基于图像的牛只唯一性识别方法、装置及管理系统，本发明通过对牛的鼻纹进行特征提取用以识别检测，从而达到对牛个体进行准确的识别，将识别后牛的身份信息放入到牛体识别系统中能够实时掌握牛的实际情况。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于图像的牛只唯一性识别方法，所述方法包括：

步骤一，将牛鼻纹图像进行预处理，将处理后的图像送入卷积神经网络提取牛鼻纹的特征量，并进行牛鼻纹的注册；

步骤二，采集需要被识别的牛鼻纹，对采集的牛鼻纹图像进行预处理，将预处理后的图像送入深度学习模型进行特征提取，获取特征向量；

步骤三，将所述特征向量与注册过的特征量进行匹配，计算其余弦相似度；

步骤四，设定阈值，将所述余弦相似度与阈值进行比较，获取牛的识别结果。

通过采用上述技术方案，将现有牛鼻纹数据库中的图像送入卷积神经网络中提取出数据库中已有牛鼻纹的特征量，并将这些特征量进行注册建立一个关于已有牛鼻纹的特征量数据库，当现在有头牛未被图像数据库录入，首先采集这头牛的牛鼻纹图像，把这个图像预处理后，将预处理的图像送入到深度学习模型进行特征提取，获取这头牛的特征向量，然后把这个特征向量与数据库中的特征量进行匹配，计算特征向量与特征量的余弦相似度，在设定一个阈值与余弦相似度进行比较，根据比较的结果，得出对牛个体的有效识别。

进一步的，所述步骤一具体包括：对牛鼻纹图像进行预处理检测牛鼻纹的具体位置，使用矩形框定位出牛鼻纹范围，将矩形框内的图像送入到卷积神经网络提取出牛鼻纹的特征量；

将特征量与牛的身份信息建立联系，将牛的身份信息与特征量存入数据库中。

进一步的，所述图像预处理包括图像灰度化与图像归一化；所述图像灰度化采用平均法，将牛鼻纹同一个像素位置的三个通道的值进行平均处理。