动物的生物特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种动物的生物特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及生物特征识别技术领域，用于减少动物生物特征识别所造成的成本，避免动物所承受的生物破坏。本发明专利技术的主要技术方案为：将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息；所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的；计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。

【技术实现步骤摘要】
动物的生物特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及生物特征识别
，尤其涉及一种动物的生物特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着智能化养殖业的发展，精准化养殖具有越来越重要的意义。以生猪养殖为例，在生猪养殖过程中，需要对生猪的个体身份进行精确识别。传统生猪识别的主要方式是通过在动物的耳朵上穿孔佩戴无线射频识别标签或者进行生物特征破坏。这些侵入式的识别方式会引起生猪的不适与应激反应，同时这些简单的标记很容易被破坏与伪造。
技术实现思路
本专利技术提供一种动物的生物特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质，用于减少动物生物特征识别所造成的成本，避免动物所承受的生物破坏。本专利技术实施例提供一种动物的生物特征识别方法，所述方法包括：将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息；所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的；计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；所述生物特征数据库中包括根据所述动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签；将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。本专利技术实施例提供一种动物的生物特征识别装置，所述装置包括：获取模块，用于将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息；所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的；计算模块，用于计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；所述生物特征数据库中包括根据所述动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签；确定模块，用于将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述动物的生物特征识别方法。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动物的生物特征识别方法。本专利技术提供的一种动物的生物特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质，首先将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息，然后计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；所述生物特征数据库中包括根据所述动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签；最后将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。与目前通过在动物的耳朵上穿孔佩戴无线射频识别动物身份相比，本专利技术通过动物生物特征识别模型得到待识别动物的生物特征信息，然后计算待识别动物与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；并基于相似度确定待识别动物的身份，由于本专利技术中的动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的，从而动物生物特征识别模型可以准确地确定待识别动物的生物特征信息，进行提高待识别动物身份确定的准确性，减少动物生物特征识别所造成的成本，避免动物所承受的生物破坏。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中动物的生物特征识别方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中动物的生物特征识别方法的一流程图；图3是本专利技术一实施例中生物特征信息比对示意图；图4是本专利技术一实施例中动物生物特征识别模的训练流程图；图5是本专利技术一实施例中生物特征信息融合示意图；图6是本专利技术一实施例中获取待识别动物上半脸生物特征信息的流程图；图7是本专利技术一实施例中通过迁移学习得到猪脸识别模型示意图；图8是本专利技术一实施例获取待识别动物的下半脸生物特征信息的流程图；图9是本专利技术一实施例中动物的生物特征识别装置的一原理框图；图10是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本申请提供的动物的生物特征识别方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，摄像设备通过网络与计算机设备进行通信。计算机设备获取摄像设备拍摄的识别动物的生物图像就，然后将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息；所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的；计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；所述生物特征数据库中包括根据所述动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签；将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。其中，计算机设备可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。如图2所示，本专利技术实施例提供一种动物的生物特征识别方法，以该方法应用在图1中的计算机设备为例进行说明，包括如下步骤：S10，将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息。其中，待识别动物具体可以为猪，羊，牛，马等，本专利技术实施例不做具体限定，生物图像具体可以为待识别动物的脸部图像。在本专利技术实施例中，具体可以通过摄像设备获取待识别动物的生物特征图像，然后将生物特征图像输入到动物生物特征识别模型得到该待识别动物的生物特征信息。需要说明的是，所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的。该动物生物特征识别模型可以根据想要识别动物的种类进行训练，如想要对猪的生物特征进行识别，则动物生物特征识别模型以猪的生物特征信息及对应的猪的标签进行训练；如想要对马的生物特征进行识别，则动物生物特征识别模型以马的生物特征信息及对应的马的标签进行训练，本专利技术实施例不做具体限定。S20，计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度。其中，所述生物特征数据库中包括根据动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签，即利用训练完的动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动物的生物特征识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息；所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的；/n计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；所述生物特征数据库中包括根据所述动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签；/n将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。/n

【技术特征摘要】
1.一种动物的生物特征识别方法，其特征在于，所述方法包括：
将待识别动物的生物图像输入到动物生物特征识别模型得到所述待识别动物的生物特征信息；所述动物生物特征识别模型是根据生物特征样本信息以及对应的标签训练得到的；
计算所述待识别动物的生物特征信息与生物特征数据库中各动物的生物特征信息相似度；所述生物特征数据库中包括根据所述动物生物特征识别模型得到的所有动物的生物特征信息以及分别对应的动物标签；
将所述生物特征数据库中与所述待识别动物的生物特征信息相似度最大的生物特征信息对应的动物标签确定为所述待识别动物的身份。


2.根据权利要求1所述的动物的生物特征识别方法，其特征在于，所述动物生物特征识别模型采用下述方式训练得到：
获取动物样本图像的上半脸生物特征信息和下半脸生物特征信息；
对所述上半脸生物特征信息和所述下半脸生物特征信息进行加权融合得到所述生物特征样本信息；所述上半脸生物特征信息的权重值大于所述下半脸生物特征信息的权重值；
根据所述生物特征样本信息和对应的标签进行训练得到所述动物生物特征识别模型。


3.根据权利要求2所述的动物的生物特征识别方法，其特征在于，所述获取所述待识别动物的上半脸生物特征信息，包括：
获取所述动物样本图像的上半脸图像；
通过深度迁移技术将所述上半脸图像输入到上半脸卷积神经网络得到所述上半脸生物特征信息；所述上半脸卷积神经网络的初始参数为预训练的人脸识别模型的模型参数，且所述上半脸卷积神经网络的浅层参数被冻结。


4.根据权利要求2所述的动物的生物特征识别方法，其特征在于，所述获取所述待识别动物的下半脸生物特征信息，包括：
获取所述动物样本图像的下半脸图像；
将所述下半脸图像输入到下半脸卷积神经网络得到所述下半脸生物特征信息；所述下半脸卷积神经网络的初始参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴秀娟，侍啸，杨晨雪，夏雪，张文蓉，孙坦，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11