对牲畜进行识别的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种对牲畜进行识别的方法及装置，其中方法包括：接收待识别牲畜图像；加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上；调整所述3D模型直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合，并记录重合后的3D模型的姿态参数；查询姿态数据库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态数据库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。本申请采用3D模型的方式，通过3D模型与牲畜图像的重合比对，达到了计算牲畜头部姿态的目的，从而实现了快速、便捷的别牲畜的技术效果，解决了不同姿态下的准确识别精确度的问题。

【技术实现步骤摘要】
对牲畜进行识别的方法及装置
本申请涉及计算机图像识别
，具体而言，涉及一种对牲畜进行识别的方法及装置。
技术介绍
随着人脸识别技术的发展，如何对牲畜进行识别越来越成为研究重点。牲畜的脸部和人脸存在非常大的差异，牲畜从左面看到的信息与右面看到的信息相差非常大，而人的脸部更多体现为2D的一个平面，因此对牲畜进行识别时更多的采用3D特征。相关技术中，对牲畜进行识别主要是对牲畜头部的姿态进行判断，主要方式是先检测牲畜头部的关键点，再根据关键点的几何姑安息计算其姿态，但是这种计算方式非常复杂，并且不能判断出牲畜的3D特征，如旋转，倾角、侧向等。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种对牲畜进行识别的方法，以解决牲畜识别过程中计算量大且无法片按断牲畜的3D特征的技术问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种对牲畜进行识别的方法，包括：接收待识别的牲畜图像；在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。进一步，所述调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合，包括：调整所述3D模型的立体角，得到与所述牲畜图像中牲畜头角度一致的第一3D模型；移动所述第一3D模型至所述牲畜图像的牲畜头位置处；调整所述第一3D模型的尺度至与所述牲畜图像的牲畜头重合。进一步，所述加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，包括：构建卷积神经网络；在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。进一步，所述接收待识别牲畜图像，还包括：将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理。进一步，所述方法还包括：在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型后判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种对牲畜进行识别的装置，包括：接收单元，用于接收待识别牲畜图像；加载单元，用于在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；调整单元，用于调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；查询单元，用于查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。进一步，所述调整单元包括：姿态调整模块，用于调整所述3D模型的立体角，得到与所述牲畜图像中牲畜头角度一致的第一3D模型；位置调整模块，用于移动所述第一3D模型至所述牲畜图像的牲畜头位置处；尺度调整模块，用于调整所述第一3D模型的尺度至与所述牲畜图像的牲畜头重合。进一步，所述加载单元在加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，还包括：构建模块，用于构建卷积神经网络；训练模块，用于在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。进一步，所述接收单元包括：归一模块，用于将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理。进一步，所述加载单元还包括：判断模块，用于在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型后判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；处理模块，用于如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。在本申请实施例中，采用3D模型的方式，通过3D模型与牲畜图像的重合比对，达到了计算牲畜头部姿态的目的，从而实现了快速、便捷的别牲畜的技术效果，进而解决了对牲畜进行识别计算量大的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请所述的对牲畜进行识别的方法的流程示意图；图2为本申请调整所述3D模型直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合一个实施例的流程示意图；以及图3为本申请所述的对牲畜进行识别的装置的框图结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。如图1所示为本申请所述的对牲畜进行识别的方法的流程示意图。所述方法包括S101～S104。其中，S101、接收待识别的牲畜图像；具体地，待识别图像可以是利用摄像机拍摄。具体地，在圈养牲畜的场所安装摄像头，或者对某个牲畜进行识别时利用具有拍摄功能的设备进行拍摄，如手机、相机等。拍摄完成后，可以利用数据线传输，也可以利用无线传输方式传输。进一步，为了提高对待识别牲畜图像的识别速度，在一些实施例中，该步骤包括：将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理，归一化处理保证了接收到的待识别牲畜图像的大小统一。S102、在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型。进一步，所述加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，包括：构建卷积神经网络；在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。本申请通过CNN模型回归出牲畜的3D模型，具体地，当牲畜为猪时，回归出的3D模型为猪头，同样地，当牲畜为其他动物时，回归的结果则是该类动物的头部的3D模型。更进一步，为了提高识别牲畜的速度及精度，在一些实施例中，在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型后判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。通过该步骤防止不包括牲畜头部的待识别牲畜图像进入识别环节，占用资源，影响识别速度。S103、调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数。具体地，可以选用了blender软件，通过python代码实现加载3D模型和姿态参数的调整。本申请通过调整3D模型后3D模型的姿态参数作为对待识别牲畜的识别标志，节省了计算待识别牲畜头部的面部关键点，再根据关键点进行计算的大量过程，简化了对牲畜进行识别的步骤。S104、查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。本申请通过在所述待处理牲畜图像上加载3D模型，以便通过调整所述3D模型的姿态、位置和尺度，从而确定调整后3D模型的姿态参数，从而作为识别牲畜的标准，最终简化识别牲畜的步骤，减少了对牲畜头部本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对牲畜进行识别的方法，其特征在于，包括：接收待识别的牲畜图像；在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。

【技术特征摘要】
1.一种对牲畜进行识别的方法，其特征在于，包括：接收待识别的牲畜图像；在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，不同的牲畜对应不同的3D模型；调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜的头重合，并记录重合后的所述3D模型的姿态参数；查询姿态基准库，获取所述姿态参数对应的牲畜信息，所述姿态基准库存储有姿态参数与牲畜信息的关联关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述3D模型的姿态，直至与所述待识别牲畜图像中牲畜头重合，包括：调整所述3D模型的立体角，得到与所述牲畜图像中牲畜头角度一致的第一3D模型；移动所述第一3D模型至所述牲畜图像的牲畜头位置处；调整所述第一3D模型的尺度至与所述牲畜图像的牲畜头重合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加载牲畜头的3D模型至所述待识别牲畜图像上前，包括：构建卷积神经网络；在所述卷积神经网络中输入训练数据，对所述卷积神经网络进行训练，得到牲畜头部的3D模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收待识别牲畜图像，还包括：将所述待识别牲畜图像的尺度进行归一化处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述牲畜图像上加载牲畜头部的3D模型，判断所述待识别牲畜图像中是否包括牲畜头；如果不包括牲畜头则丢弃该待识别牲畜图像。6.一种对牲畜进行识别的装置，其特征在于，包括：接收单元，用于接...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡涛，邓昌顺，
申请(专利权)人：邓昌顺，
类型：发明
国别省市：北京,11