基于多角度数据融合的养殖场通道中奶牛身份识别算法研究

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摘要：为提高智慧奶牛养殖场生产管理效率，提出基于养殖场固定通道中多角度数据融合的奶牛身份识别算法。首先，在养殖场通道中安装2个不同背面和3个不同侧面的摄像头，采集60头奶牛的身份识别数据，构建奶牛的多角度身份识别数据集；然后，训练并对比分析7个骨干网络在奶牛身份识别数据集上的表现。结果表明，HRNet骨干网络在奶牛的正背面、斜背面、前斜侧面、后斜侧面和正侧面上的效果较好，Rank@1准确率分别达到96.55%、98.08%、91.23%、95.83% 和89.36%，平均精度均值分别达到83.28%、89.88%、75.09%、84.48%和78.27%；采用身份识别较好的HRNet网络构建多角度数据融合奶牛身份识别算法，在设定相似度阈值为0.9时，奶牛身份识别准确率在数据集上达到100%。（剩余13190字）