申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912058A

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/44;G06V10/774;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种牛脸识别方法，包括采集牛的图像形成牛图像数据集，构建YOLO‑V5网络模型，牛图像训练集送入YOLO‑V5网络模型进行训练；人工采集牛脸数据集，牛脸训练集送入ResNet‑66神经网络中训练，得到牛脸识别模型，通过牛脸测试集测试牛脸识别模型；实际对牛脸进行识别时，获取待识别牛图像，待识别牛图像送入YOLO‑V5网络模型中进行处理，获得牛脸图像，牛脸图像进行裁剪后送入牛脸识别模型中进行牛脸识别。本发明将YOLO‑V5网络模型与ResNet‑66神经网络相结合，利用YOLO‑V5网络模型把牛图像中的牛脸检测出来，之后剪切出来牛的脸部，随后ResNet‑66神经网络根据图像通过神经网络进行特征提取，之后进行脸部比对，从而识别牛脸。本方法牛脸识别的效率与准确度方面有大幅度提升。

主权项：1.一种牛脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集牛的图像形成牛图像数据集，将牛图像数据集分为牛图像训练集和牛图像测试集，构建YOLO-V5网络模型，牛图像训练集送入YOLO-V5网络模型进行训练，训练后的YOLO-V5网络模型利用牛图像测试集进行测试；步骤2：人工采集牛脸数据集，牛脸数据集包括牛正脸、牛侧脸和牛侧后方脸的图像；将牛脸数据集分为牛脸训练集和牛脸测试集，牛脸训练集送入ResNet-66神经网络中训练，得到牛脸识别模型，通过牛脸测试集测试牛脸识别模型；步骤3：实际对牛脸进行识别时，获取待识别牛图像，待识别牛图像送入YOLO-V5网络模型中进行处理，获得牛脸图像，牛脸图像进行裁剪后送入牛脸识别模型中进行牛脸识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 一种牛脸识别方法

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