多视角牛脸智能采集方法、装置、系统及相关设备制造方法及图纸

本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种多视角牛脸智能采集方法，包括：获取包括牛脸的视频流图像数据并进行预处理；将预处理后的视频流图像数据输入训练好的牛脸检测模型，得到牛脸检测结果，所述牛脸检测结果包括多帧各个视角的牛脸图像以及每帧牛脸图像的牛脸检测框和牛脸关键信息；根据所述牛脸检测框和牛脸关键信息，从所述多帧各个视角的牛脸图像中筛选出符合预设质量标准的多视角牛脸图像并进行保存。本申请通过预训练好的牛脸检测模型从视频流图像数据中检测出多帧各个视角下的牛脸图像，然后按预设的质量标准对牛脸图像进行筛选，得到符合标准的高质量的多视角牛脸图像，以供牛脸识别使用，提高牛脸识别的准确性和鲁棒性。和鲁棒性。和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
多视角牛脸智能采集方法、装置、系统及相关设备


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及多视角牛脸智能采集方法、装置、系统、计算机设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在对牛进行保险投保或理赔的过程中，对牛的身份进行精确的识别都是最重要的一个步骤。传统的方法是通过给每头牛打上耳标或者植入生物芯片来实现牛的身份识别，但该方法成本比较高昂，且存在较高的欺诈风险。因此基于牛的生物信息(牛脸特征)来进行身份识别的方法正在逐渐推广使用，此方法具有使用方便、准确性高、成本低和欺诈风险低等优点，为投保验标和理赔查勘环节牛只身份确认提供了快速便捷、准确有力的手段。牛脸图像抓拍采集是进行牛脸识别的上游任务，因此研发高精度、高帧率的牛脸抓拍采集系统是其中重要一环。且牛脸立体感强，具有三个面，每个面关键点也不一致，而当前很多牛脸识别算法只是使用了正面视角的牛脸特征进行比对，没有采集和利用侧面视角(如左右视角)的牛脸特征，只检测一个面还可能存在关键点被遮挡、采集的图像质量较低等情况，也会影响后续牛脸识别，这些都不利于提高牛脸识别的准确性和鲁棒性。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多视角牛脸智能采集方法，其特征在于，包括下述步骤：获取包括牛脸的视频流图像数据并进行预处理；将预处理后的视频流图像数据输入训练好的牛脸检测模型，得到牛脸检测结果，所述牛脸检测结果包括多帧各个视角的牛脸图像以及每帧牛脸图像的牛脸检测框和牛脸关键信息；根据所述牛脸检测框和牛脸关键信息，从所述多帧各个视角的牛脸图像中筛选出符合预设质量标准的多视角牛脸图像并进行保存。2.根据权利要求1所述的多视角牛脸智能采集方法，其特征在于，所述根据所述牛脸检测框和牛脸关键信息，从所述多帧各个视角的牛脸图像中筛选出符合预设质量标准的多视角牛脸图像包括：根据牛脸检测框占采集设备画框的比例，从所述多帧各个视角的牛脸图像中筛选出比例大于预设比例阈值的多视角牛脸图像集。3.根据权利要求2所述的多视角牛脸智能采集方法，其特征在于，所述根据所述牛脸检测框和牛脸关键信息，从所述多帧各个视角的牛脸图像中筛选出符合预设质量标准的多视角牛脸图像的步骤包括：基于牛脸关键信息中的牛脸视角类型和牛脸关键点信息确定牛脸平面关系，根据牛脸平面关系对所述多视角牛脸图像集进行筛选，得到符合质量标准的多个视角下的牛脸图像。4.根据权利要求3所述的多视角牛脸智能采集方法，其特征在于，所述根据牛脸平面关系对所述多视角牛脸图像集进行筛选的步骤之后，还包括：根据每帧牛脸图像的牛脸检测框数量和牛脸检测框位置，对所述多视角牛脸图像集作进一步筛选，得到符合质量标准的多个视角下的牛脸图像。5.根据权利要求1
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4任意一项所述的多视角牛脸智能采集方法，其特征在于，所述获取包括牛脸的视频流图像数据并进行预处理包括：通过图像重采样对获取的牛脸视频流数据进行帧率转换；对帧率转换后的牛脸视频流数据进行降噪、增强和归一化处理。6.根据权利要求5所述的多视角牛脸智能采集方法，其特征在于，所述牛脸检测模型的训练步骤包括：使用ResNet50构建牛脸检...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锦华，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：