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《2018中国家畜环境与智慧畜牧业学术研讨会论文集》2018年
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基于卷积神经网络的奶牛个体识别

胡亨琪  沈维政  戴百生  魏晓莉  孙建  姜丽  孙雨坤  
【摘要】:牲畜个体识别对于精准畜牧业具有重要意义,因为它是现代牲畜管理和自动行为分析的先决条件。在奶牛个体识别领域,基于计算机视觉技术的个体识别方法由于其非接触性和实用性强等特性,已经得到业内学者的广泛关注。在本文中,我们提出了一种基于卷积神经网络的奶牛个体识别方法。首先采集奶牛通过直线挤奶通道的侧视视频,利用YOLO目标检测模型提取视频中每一帧图像中的奶牛整体目标,然后使用卷积神经网络对其进行分类。在实验中共采集了105头奶牛的侧视视频。该方法单帧图像样本的识别准确率达到96.65%,证明了该方法在牲畜个体识别中的有效性和良好潜力。

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