[发明专利]牲畜特征向量的提取方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，包括：

获取基于指定图片样本、以及所述图片样本对应的特征向量训练完成的第一CNN模型；

冻结所述第一CNN模型中指定层的权重参数；

将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量。

2.根据权利要求1所述的牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，所述第一CNN模型包括VGG19模型，所述冻结所述第一CNN模型中指定层的权重参数的步骤，包括：

冻结所述第一CNN模型中前十八层的权重参数。

3.根据权利要求1所述的牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，所述将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量的步骤之前，包括：

获取所述第一CNN模型最后一层的节点数量，根据所述节点数量生成最大输入所述待识别的牲畜图片数量的提醒信息。

4.根据权利要求1所述的牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，所述将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量的步骤之后，包括：

对所述待识别的牲畜图片对应的特征向量进行softmax归一化处理。

5.根据权利要求1所述的牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，所述将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量的步骤之前，包括：

将所述第一CNN模型中未冻结的各层的权重参数重置为0。

6.根据权利要求1所述的牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，所述获取基于指定图片样本、以及所述图片样本对应的特征向量训练完成的第一CNN模型的步骤之前，包括：

获取指定区域养殖户的名单，并根据名单分配待识别单一牲畜种类的脸部图片采集任务给各养殖户；

收集养殖户反馈的图片，并存储到指定的存储空间内形成所述图片样本；

将所述图片样本分成训练集和测试集，基于指定的第二CNN模型进行训练，得到训练完成的所述第一CNN模型。

7.根据权利要求6所述的牲畜特征向量的提取方法，其特征在于，所述将所述图片样本分成训练集和测试集，基于到指定的第二CNN模型进行训练，得到训练完成的所述第一CNN模型的步骤之前，包括：

判断所述图片样本的数量是否达到预设值；

若达到，则停止发送图片获取任务。

8.一种牲畜特征向量的提取装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取基于指定图片样本、以及所述图片样本对应的特征向量训练完成的第一CNN模型；

冻结单元，用于冻结所述第一CNN模型的前指定层数的权重参数；

处理单元，用于将待识别的牲畜图片输入到所述第一CNN模型中进行处理，得出所述待识别的牲畜图片对应的特征向量。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。