【摘 要】
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作为我国畜牧业养殖基地与重要的牛羊肉生产基地,内蒙古承担着供应全国牛肉制品的重任,但面对基数庞大的牛群,却没有建立起高效的生产管理机制。牛的身份识别是建立相应管理机制的基础。现阶段主要通过给牛耳佩戴无线射频标签来实现牧场牲畜牛的识别和管理,但这种侵入式的方法容易造成牛的不适,引发咬标、掉标等状况,且传统方法耗时耗力、效率低下。随着人工智能的兴起,无接触、智能化的牛脸识别方法已成为牛的身份认证的研究
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作为我国畜牧业养殖基地与重要的牛羊肉生产基地,内蒙古承担着供应全国牛肉制品的重任,但面对基数庞大的牛群,却没有建立起高效的生产管理机制。牛的身份识别是建立相应管理机制的基础。现阶段主要通过给牛耳佩戴无线射频标签来实现牧场牲畜牛的识别和管理,但这种侵入式的方法容易造成牛的不适,引发咬标、掉标等状况,且传统方法耗时耗力、效率低下。随着人工智能的兴起,无接触、智能化的牛脸识别方法已成为牛的身份认证的研究热点之一。本文以摄像机采集到的牛脸图像作为研究对象,借助当下热门的深度学习和人脸识别技术,进行牛脸的检测和识别研究,并设计了一种基于移动端的牛脸识别系统,为后续的智能化养殖提供帮助,具有一定的现实意义。针对所拍摄的牛脸图像,本文主要研究:（1）基于牛脸检测算法,搭建了基于牛脸图像的高效、精准牛脸检测模型。为了得到泛化能力强的牛脸检测模型。首先,以MTCNN（Multi-Task Convolutional Neural Network,MTCNN）网络为基础,为了压缩卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的计算量和参数量,引入深度可分解卷积结构取代原有的标准卷积结构。其次,为了提高模型的准确率和召回率,引入多尺度卷积核和注意力机制。最后,训练改进后的MTCNN网络模型,并将改进后的模型用于牛脸检测。结果显示:检测单张牛脸图像的精确率达到了97.3%,比改进前的MTCNN网络提高了3.1个百分点,检测速度为16.5帧/秒,比改进前快了3.4帧/秒。（2）基于牛脸识别算法,设计了基于牛脸图像的快速识别模型。首先,采用三元组损失函数将牛脸的原始特征映射到低维空间,使得同一ID牛的照片的类内差异更加小,不同ID牛的类间差异更大。其次,采用计算复杂度低和参数量小的轻量级神经网络Mobile Net进行训练,方便移动端的部署。最后,实验结果表明使用三元组损失函数结合Mobile Net的轻量化模型在移动端的识别准确率达到了95.4%。（3）基于Android移动端,实现了牛脸检测和识别功能。首先,介绍了牛脸识别系统的思路。其次,分析了移动端牛脸识别的流程。然后,对系统开发流程做以简单说明。最后,展示牛脸检测和牛脸识别的效果。
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