[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

权利要求书

1.一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，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。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，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。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，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。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：输入带有牛鼻纹的图像，将图像进行缩放处理；基于卷积神经网络对缩放后的图像进行处理，获取图像的特征图；基于深度学习模型对特征图进行特征提取，获取特征向量。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，将所述特征图输入区域候选网络中，区域候选网络输出最终牛鼻纹的位置信息，根据牛鼻纹的位置信息，基于深度学习模型提取牛鼻纹的关键点和特征，获取特征向量。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，所述余弦相似度的计算式为其中，u表示特征向量，v表示特征量，N(u)表示特征向量u的集合，N(v)表示特征量v的集合。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像的牛只唯一性识别方法，其特征在于，设定一个阈值，当余弦相似度大于阈值时，匹配成功；当余弦相似度小于等于阈值时，匹配失败，则需执行步骤一，获取该牛的牛鼻纹的特征量，并将此牛的牛鼻纹注册。

8.一种牛只识别装置，其特征在于，用于执行所述方法，所述装置包括：

第一获取模块，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；

第二获取模块，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；

计算模块，用于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；

识别模块，用于设定阈值，将所述余弦相似度与阈值进行比较，获取牛的识别结果。

9.根据权利要求8所述的一种牛只识别装置，其特征在于，所述第一获取模块以及第二获取模块还包括图像处理模块、存储模块，所述图像处理模块用于对牛鼻纹图像进行预处理，所述存储模块用于存储所牛的特征量及身份信息。

10.一种牛只管理系统，其特征在于，所述系统用于获取牛的识别结果，所述系统包括：

获取单元，用于获取牛鼻纹的特征向量；

判断识别单元，用于将获取单元获取的特征向量与数据库中特征量进行匹配比较，获取牛的识别结果；

信息处理单元，用于根据判断识别单元获取的识别结果对数据库进行更新。