[发明专利]一种基于深度学习的狗狗管理系统及其实现方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的狗狗管理系统，其特征在于，包括终端、服务器、数据库；

所述终端包括信息采集模块、信息交互模块、操作显示模块；

所述信息采集模块用于采集狗狗特征，并对狗狗进行定位；

所述信息交互模块用于将信息采集模块的采集数据通过服务器保存在所述数据库，并接收服务器的反馈信息；

所述操作显示模块用于显示信息交互模块所接收的反馈信息；

所述服务器用于将其所接收的数据与数据库的存储数据进行匹配并同步保存在数据库；

所述数据库通过所述服务器预先存储有养狗人所养宠物狗的备案信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的狗狗管理系统，其特征在于,所述信息采集模块采集包括狗狗面部、体态、毛色特征在内的若干特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的狗狗管理系统的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，利用信息采集模块获取目标狗狗的图像数据，并记录当前信息采集模块的位置信息；

步骤2，利用信息交互模块，将获取的图像数据送入服务器系统中训练好的深度学习模型中，对图像中狗狗进行识别；

步骤3，根据深度学习模型的识别结果，并在操作显示模块中反馈后台数据库中狗狗信息或警报信息及摄像头位置信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的狗狗管理系统的实现方法，其特征在于，所述步骤2中深度学习模型包括以下功能模块：

(1)检测模块，实现对一幅图像中狗狗的检测和定位，即判断输入图像中是否存在狗狗；

(2)对齐模块，检测狗狗面部、体态关键点信息并实现面部对齐和姿态对齐，提高狗狗识别的准确率；

(3)识别模块，利用深度学习技术，提取狗狗特征，实现狗狗的准确识别。

5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的狗狗管理系统的实现方法，其特征在于，所述步骤2中深度学习模型的训练方法如下：

(1)整理狗狗图像数据，对数据集进行人工标注，并将其分为训练集数据、验证集数据和测试集数据；

(2)将训练集数据和验证集数据中的图片与对应的标注图像输入深度学习模型进行训练，每次优化迭代更新参数，直至模型收敛；

(3)利用测试集数据对训练好的深度学习模型进行最终性能评估。