申请/专利权人：河南科技学院

申请日：2023-11-24

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117709978A

主分类号：G06Q30/018

分类号：G06Q30/018;G06Q50/02;G06V40/10;G06V10/82;G06V10/46;G06V10/50;G06V10/80;G06V10/74;G06F16/583;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.15#公开

摘要：本发明提出了一种基于动态猪脸识别的生猪饲养全流程安全溯源方法，首先，根据猪脸资料，基于卷积神经网络，建立猪脸识别模型；其次，在猪脸识别模型中加入生长周期猪脸特征变化追踪匹配机制，得到追踪生长周期的动态猪脸识别模型，同时实时获取现场视频，并根据现场视频，使用追踪生长周期的动态猪脸识别模型，得到猪脸识别结果；最后，测试猪脸与数据库保存的面部匹配，直至匹配成功在交互界面显示猪溯源信息，否则溯源失败。本发明通过猪脸资料建立的追踪生长周期的动态猪脸识别模型对猪脸进行动态识别，可识别不同时间的生猪个体识别，保证了猪脸特征的连续性，提高了生猪生长不同周期内识别准确率和商用成熟度。

主权项：1.一种基于动态猪脸识别的生猪饲养全流程安全溯源方法，其特征在于，包括建立猪脸识别模型、获得动态猪脸识别模型、显示猪脸识别结果；其步骤如下：建立猪脸识别模型：收集生猪从出生到屠宰前的照片作为猪脸资料库，对猪脸资料库中的照片进行预处理，并将预处理后的数据集分为训练集和测试集，使用训练集对卷积神经网络进行训练，建立初步猪脸识别模型；使用测试集对初步猪脸识别模型进行优化，得到最优的猪脸识别模型；获得动态猪脸识别模型：生猪的年龄阶段包括幼崽期、稚猪期、肥育期和屠宰期，且生猪的生长周期一般是6个月；获取当前生猪的猪脸特征的LBP特征和HOG特征，使用CCA方法将LBP特征和HOG特征进行融合，得到融合特征；并根据猪脸特征匹配对应的生长周期猪脸特征矩阵，根据融合特征，使用SVR方法得到当前生猪的年龄阶段，根据年龄阶段判断当前生猪是否处于肥育期，若是，则获取猪脸特征步长，并根据猪脸特征步长，将当前生猪的猪脸特征保存至对应的生长周期猪脸特征矩阵的对应位置，更新生长周期猪脸特征矩阵；否则结束生长周期猪脸特征变化追踪匹配方法；显示猪脸识别结果：实时获取现场视频，通过最优的猪脸识别模型对现场视频进行猪体检测，得到当前生猪的猪体检测结果；根据当前生猪的猪体检测结果，判断当前生猪的体重是否大于体重阈值，若是则对当前生猪进行猪体追踪，追踪到生猪后，使用追踪生长周期的动态猪脸识别模型，提取当前帧图像中生猪的猪脸特征，根据猪脸特征，进行猪脸识别，得到当前生猪的猪脸识别结果，并更新对应的生长周期猪脸特征矩阵；其中，猪脸识别结果包括身份信息和年龄信息；溯源信息：畜牧场信息采集人员通过食品检测记录，将生猪生活环境、日常饮水、体重、健康监测信息；检疫人员记录检疫时间和检疫结果，对患病猪进行隔离，直至完全痊愈；各个阶段采集的信息均保存至猪脸资料库。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南科技学院 一种基于动态猪脸识别的生猪饲养全流程安全溯源方法

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