摘要
本发明提供一种基于多模态决策层融合的牛只身份识别方法,包括如下步骤:S1、数据采集设备采集牛只面部生物特征信息;S2、对所述牛只面部生物特征信息进行预处理,确定牛只标准照,并建立牛只面部信息数据集;S3、利用牛只面部数据集对单模态识别模型进行并行训练,提取特征向量;S4、将特征向量做特殊编码处理,作为决策层的输入;S5、决策层融合算法采用基学习器以及集成学习方法的组合进行实验对比,选取最优作为牛只身份识别模型,输出决策层融合算法产生的唯一牛ID,记为IDfinal;S6、部署牛只身份识别模型对牛群进行监测,识别牛只ID。本发明多特征融合消除了误识别率高的隐患,识别更为可靠,识别算法更具鲁棒性。
技术关键词
身份识别方法
生物特征信息
面部
数据采集设备
牛耳标
鼻镜
高清摄像机
集成学习方法
融合算法
深度卷积网络模型
学习器
神经网络模型
实例分割
后台系统
多模态
代表
朴素贝叶斯
样本
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模型
身份识别方法
样本
代表
梯度下降优化算法
排放量监测方法
在线监测系统
二氧化碳排放量
加密
平台
学习设备
多模态数据采集
兴趣
分析模块
人机交互模块
篮球运动训练
动作智能
预测系统
数据采集设备
识别图像帧
身份验证
人脸特征向量
图像
监测方法
姿态检测模型