| 基于Multi-Light模型的奶牛个体识别研究 |
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| 引用本文： | 付丽丽,李士军,孔朔琳,宫鹤,李思函.基于Multi-Light模型的奶牛个体识别研究[J].黑龙江畜牧兽医,2023(3):41-45+51+132-133. |
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| 作者姓名： | 付丽丽 李士军 孔朔琳 宫鹤 李思函 |
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| 作者单位： | 1. 吉林农业大学信息技术学院;2. 梧州学院电子与信息工程学院;3. 吉林农业大学工程技术学院 |
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| 摘 要： | 为了解决大规模智能化奶牛养殖场对奶牛个体识别存在模型大、识别速度慢的问题，试验构建了一种用于识别奶牛个体的多尺度轻量化卷积神经网络(Multi-Light)模型，将拍摄的奶牛图像经过标注后利用DeepLab V3模型从复杂背景中分割出单头奶牛图像；在Multi-Light模型中引入空洞卷积，保证该模型参数量不变的同时增强提取图像全局信息的能力；加入多尺度卷积模块增强该模型对不同尺度特征点的检测能力，在该模型中使用短路连接以保证特征不丢失，提升模型的识别精度；此外，利用通道注意力机制提高了该模型识别精度，同时使该模型具有更多的非线性；最后将分割得到的奶牛图像数据集输入Multi-Light模型进行训练。结果表明：Multi-Light模型对奶牛个体识别的精度达98.51%,高于其他经典模型对奶牛个体的识别率；与轻量级模型对比，Multi-Light模型的大小为5.86 MB,在具备高识别精度的前提下参数量较少。说明试验所搭建的Multi-Light模型克服了传统方法中需要对特征进行人为提取、提取特征方法不够鲁棒、识别模型参数量大及识别速度慢的缺点，为奶牛个体轻量化识别提供了参考。
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| 关 键 词： | 空洞卷积 多尺度 轻量化 奶牛识别 跳跃连接 |
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