一种基于多模态决策层融合的牛只身份识别方法

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一种基于多模态决策层融合的牛只身份识别方法
申请号:CN202410817759
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118823847A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
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
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