一种基于AI的牛脸识别方法与流程

一种基于ai的牛脸识别方法
技术领域
1.本发明属于图片识别技术领域，尤其涉及一种基于ai的牛脸识别方法。


背景技术：

2.牲畜个体识别对于精准畜牧业具有重要意义，因为它是现代牲畜管理和自动行为分析的先决条件。传统的牛个体识别方法，主要是在牛身上增加识别标志，如烙印、耳纹、耳标等等，然后通过人工方式来识别这些标志，从而对牛个体进行识别，因采用了人工来识别，并且也存在标记欺诈的情况，因此此类方法识别效率低，精度也不高，并需要花费大量的人力物力，不足以适应现代需求。
3.随着无线射频识别技术的发展，基于无线射频的牛个体识别方法和系统应运而生，此类方法需要在牛身上安装电子标签，同时还需增加大量的标签识别设备，在牛日常活动中，易对这些设备造成损害，也对牛的活动带来了不便，在牛身上的标签有时也会弄到其他牛身上，导致了此类方案建设/运维成本较高，识别精确度也低，给牛带来的福利也不好，识别的距离也比较有限。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供一种基于ai的牛脸识别方法，用于解决现有牛个体识别方案，建设及运维成本高，对牛的福利不好，个体识别准确度低的问题。本发明通过计算机视觉算法，通过牛的面部识别获得牛的身份，实现了在非接触的情况下准确地识别牛个体，也不会对牛造成任何伤害，操作也非常简单。
5.本发明实施例提供一种基于ai的牛脸识别方法，包括以下步骤：
6.通过设置于牛棚门口的摄像头采集经过的牛的图片；
7.通过计算机视觉算法，识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征；
8.将当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征进行特征匹配；其中，所述牛的面部特征至少包括牛眼睛的轮廓特征点、牛脸部的轮廓特征点；
9.获取与当前识别的牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息，作为当前识别的牛的身份信息。
10.在一可选实施例中，在所述获取与当前识别的牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息之后，还包括：
11.在获得所有经过牛棚门口的牛的身份信息后，判断是否存在身份信息相同的牛；
12.若存在身份信息相同的牛，则将所采集的所述身份信息相同的牛的图片发送至用户移动终端显示，以使用户进行人工手动身份识别。
13.在一可选实施例中，所述识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征，包括：识别出采集的每幅图片中每只牛的牛眼睛的轮廓特征点以及牛脸部的轮廓特征点在预设二维直角坐标系中的坐标；其中，所述二维直角坐标系以所述摄像头采集的图片的左下角顶点作为原点，以所述摄像头采集的图片的左边框向上为y轴，以所述摄像头采集的图片的下边
框向右为x轴，并且所述x轴的单位长度为所述摄像头采集的图片相邻两个横向像素点之间的距离值，所述y轴的单位长度为所述摄像头采集的图片相邻两个纵向像素点之间的距离值。
14.在一可选实施例中，所述将当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征进行特征匹配，包括：
15.根据当前识别的牛的面部特征，确定当前识别的牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心在所述二维直角坐标系中的坐标，并根据所述数据库中已知牛的面部特征，确定每头已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标；
16.根据以下第一公式计算当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征的匹配值：
[0017][0018]
其中，le(i)为当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的面部特征与数据库中的第i头已知牛的面部特征的匹配值；e＝1,
…
,t；t为经过所述牛棚门口的牛总数；i＝1,
…
,n；n表示所述数据库中存储的面部特征对应的已知牛的总数；
[0019]
(x
e1
,y
e1
)表示经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼中心在所述二维直角坐标系中的坐标；(x
e2
,y
e2
)表示经过所述牛棚门口的第e头牛的右眼中心在所述二维直角坐标系中的坐标；
[0020]
(x
′
i1
,y
′
i1
)表示所述数据库中的第i头已知牛的左眼中心坐标；(x
′
i2
,y
′
i2
)表示所述数据库中的第i头已知牛的右眼中心坐标；
[0021]
(x
e_k
(a)，y
e_k
(a))表示经过所述牛棚门口的第e头牛的脸部轮廓中的第a个特征点的坐标；(x
e_k0
,y
e_k0
)表示经过所述牛棚门口的第e头牛的脸部轮廓的中心坐标；
[0022]
(x
i_k
(b)
′
，y
i_k
(b)
′
)表示所述数据库中存储的第i头已知牛的脸部轮廓中的第b个特征点的坐标；(x
i_k0
(b)
′
,y
i_k0
(b)
′
)表示所述数据库中存储的第i头已知牛的脸部轮廓的中心坐标；
[0023]
a＝1,2,
…me_k
；m
e_k
表示经过所述牛棚门口的第e头牛的脸部轮廓特征点的总数；b＝1,2,
…ni_k
；n
i_k
表示所述数据库中存储的第i头已知牛的脸部轮廓特征点的总数；||表示取绝对值函数。
[0024]
在一可选实施例中，所述根据当前识别的面部特征，确定当前识别的牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心在所述二维直角坐标系中的坐标，并根据所述数据库中已知牛的面部特征，确定每头已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标，包括：
[0025]
根据以下第二公式计算当前识别的牛和数据库中的已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标：
[0026]
[0027]
其中，p＝e1，e2，e_k0；(x
p
(j),y
p
(j))表示当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼/右眼/脸部轮廓的第j个特征点在所述二维直角坐标系中的坐标；j＝1,
…
,p；p＝m
e1
，m
e2
，m
e_k
；m
e1
表示当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼轮廓特征点的总数，m
e2
表示当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的右眼轮廓特征点的总数；(x
p
,y
p
)的计算式用于计算当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标；
[0028]
q＝i1，i2，i_k0；(xq(c)
′
,yq(c)
′
)表示所述数据库中存储的第i头已知牛的左眼/右眼/脸部轮廓的第c个特征点的坐标；c＝1,
…
,q；q＝n
i1
，n
i2
，n
i_k
；n
i1
表示所述数据库中存储的第i头已知牛的左眼轮廓特征点的总数，n
i2
表示所述数据库中存储的第i头已知牛的右眼轮廓特征点的总数；(x
′q,y
′q)的计算式用于计算所述数据库中的第i头已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标。
[0029]
在一可选实施例中，所述判断是否存在身份信息相同的牛，包括：
[0030]
根据第三公式计算识别出的每头牛的身份信息重复检验值；
[0031]
判断计算出的身份信息重复检验值是否等于预设值；
[0032]
若计算出的身份信息重复检验值等于预设值，则确定该身份信息重复检验值对应的牛的身份信息重复；若计算出的身份信息重复检验值不等于预设值，则确定该身份信息重复检验值对应的牛的身份信息不重复；
[0033]
其中，所述第三公式为：
[0034][0035]
所述第三公式中，ge表示识别出的经过所述牛棚门口的第e头牛的身份信息重复检验值；函数表示将i的值从1取值到n并代入到括号内逗号左边算式中计算后取使所述逗号左边算式取得最小值时的i值；t表示经过所述牛棚门口的第t头牛，t＝1,
…
,t。
[0036]
在一可选实施例中，所述预设值为0。
[0037]
本发明提供的一种基于ai的牛脸识别方法，通过计算机视觉算法，识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征，然后获取与所述牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息，作为当前识别的牛的身份信息。本发明通过计算机视觉算法，通过牛的面部识别获得牛的身份，实现了在非接触的情况下准确地识别牛个体，也不会对牛造成任何伤害，从而不影响牛的福利，操作也非常简单，建设/运维成本也比较低，能有效地帮助企业实现牛的精确管理，为人员管理，圈舍管理提供决策依据。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0039]
图1为本发明实施例提供的一种基于ai的牛脸识别方法实施例一的流程图；
[0040]
图2为本发明实施例提供的一种基于ai的牛脸识别方法实施例二的流程图；
[0041]
图3为判断是否存在身份信息相同的牛的方法流程图。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
[0043]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0044]
图1为本发明实施例提供的一种基于ai的牛脸识别方法实施例一的流程图。参见图1，该方法包括如下步骤s101-s104：
[0045]
s101：通过设置于牛棚门口的摄像头采集经过的牛的图片。
[0046]
s102：通过计算机视觉算法，识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征。
[0047]
s103：将当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征进行特征匹配。
[0048]
本实施例中，牛的面部特征，至少包括：牛眼睛的轮廓特征点、牛脸部的轮廓特征点。即：对于步骤s102而言，识别出采集的每幅图片中每只牛的牛眼睛的轮廓特征点以及牛脸部的轮廓特征点在预设二维直角坐标系中的坐标。其中，所述二维直角坐标系以所述摄像头采集的图片的左下角顶点作为原点，以所述摄像头采集的图片的左边框向上为y轴，以所述摄像头采集的图片的下边框向右为x轴，并且所述x轴的单位长度为所述摄像头采集的图片相邻两个横向像素点之间的距离值，所述y轴的单位长度为所述摄像头采集的图片相邻两个纵向像素点之间的距离值。此外，可以通过同一摄像头预先采集已知牛的牛眼睛的轮廓特征点以及牛脸部的轮廓特征点并确定这些特征点在预设二维直角坐标系中的坐标，随后将已知牛的面部特征存储于预设数据库中。
[0049]
s104：获取与当前识别的牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息，作为当前识别的牛的身份信息。
[0050]
本实施例，通过计算机视觉算法，通过牛的面部特征识别获得牛的身份，实现了在非接触的情况下准确地识别牛个体，也不会对牛造成任何伤害，从而不影响牛的福利，操作也非常简单，建设/运维成本也比较低，能有效地帮助企业实现牛的精确管理，为人员管理，圈舍管理提供决策依据。
[0051]
图2为本发明实施例提供的一种基于ai的牛脸识别方法实施例二的流程图。参见图2，该方法包括如下步骤s201-s207：
[0052]
s201：通过设置于牛棚门口的摄像头采集经过的牛的图片。
[0053]
s202：通过计算机视觉算法，识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征。
[0054]
s203：将当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征进行特征匹配。
[0055]
s204：获取与当前识别的牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息，作为当前识别的牛的身份信息。
[0056]
本实施例中，步骤s201-s204的具体实施方法类似于步骤s101-s104，此处不再赘
述。
[0057]
s205：在获得所有经过牛棚门口的牛的身份信息后，判断是否存在身份信息相同的牛；是则继续执行s206，否则执行s207。
[0058]
s206：将所采集的所述身份信息相同的牛的图片发送至用户移动终端显示，以使用户进行人工手动身份识别。
[0059]
本步骤中，还将识别出的经过牛棚门口且身份信息不重复的牛的身份信息提供给用户。
[0060]
s207：将识别的所有经过牛棚门口的牛的身份信息提供给用户。
[0061]
作为一可选实施例，步骤s103或步骤s203，可以包括以下步骤s301-s302：
[0062]
s301：根据当前识别的牛的面部特征，确定当前识别的牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心在所述二维直角坐标系中的坐标，并根据所述数据库中已知牛的面部特征，确定每头已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标。
[0063]
s302：根据第一公式计算当前识别的牛的面部特征与预设数据库中存储的已知牛的面部特征的匹配值；
[0064]
其中，第一公式为：
[0065][0066]
第一公式(1)中，le(i)为当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的面部特征与数据库中的第i头已知牛的面部特征的匹配值；e＝1,
…
,t；t为经过所述牛棚门口的牛总数；i＝1,
…
,n；n表示所述数据库中存储的面部特征对应的已知牛的总数；(x
e1
,y
e1
)表示经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼中心在所述二维直角坐标系中的坐标；(x
e2
,y
e2
)表示经过所述牛棚门口的第e头牛的右眼中心在所述二维直角坐标系中的坐标；(x
′
i1
,y
′
i1
)表示所述数据库中的第i头已知牛的左眼中心坐标；(x
′
i2
，y
′
i2
)表示所述数据库中的第i头已知牛的右眼中心坐标；(x
e_k
(a),y
e_k
(a))表示经过所述牛棚门口的第e头牛的脸部轮廓中的第a个特征点的坐标；(x
e_k0
,y
e_k0
)表示经过所述牛棚门口的第e头牛的脸部轮廓的中心坐标；(x
i_k
(b)
′
,y
i_k
(b)
′
)表示所述数据库中存储的第i头已知牛的脸部轮廓中的第b个特征点的坐标；(x
i_k0
(b)
′
,y
i_k0
(b)
′
)表示所述数据库中存储的第i头已知牛的脸部轮廓的中心坐标；a＝1,2,
…me_k
；m
e_k
表示经过所述牛棚门口的第e头牛的脸部轮廓特征点的总数；b＝1,2,
…ni_k
；n
i_k
表示所述数据库中存储的第i头已知牛的脸部轮廓特征点的总数；||表示取绝对值函数。
[0067]
本实施例中，根据所述牛的面部特征以及数据库中牛的面部特征得到所述牛的身份信息比对值，进而利用可靠的比对算法得到比对值并根据所述比对值确定出牛的身份信息，简化了工作人员的劳动力提高了效率。
[0068]
优选地，s301中，可以根据以下第二公式计算当前识别的牛和数据库中的已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标：
[0069]
[0070]
其中，p＝e1，e2，e_k0；(x
p
(j),y
p
(j))表示当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼/右眼/脸部轮廓的第j个特征点在所述二维直角坐标系中的坐标；j＝1,
…
,p；p＝m
e1
，m
e2
，m
e_k
；m
e1
表示当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼轮廓特征点的总数，m
e2
表示当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的右眼轮廓特征点的总数；(x
p
,y
p
)的计算式用于计算当前识别的经过所述牛棚门口的第e头牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标；
[0071]
q＝i1，i2，i_k0；(xq(c)
′
,yq(c)
′
)表示所述数据库中存储的第i头已知牛的左眼/右眼/脸部轮廓的第c个特征点的坐标；c＝1,
…
,q；q＝n
i1
，n
i2
，n
i_k
；n
i1
表示所述数据库中存储的第i头已知牛的左眼轮廓特征点的总数，n
i2
表示所述数据库中存储的第i头已知牛的右眼轮廓特征点的总数；(x
′q,y
′q)的计算式用于计算所述数据库中的第i头已知牛的左眼中心、右眼中心、脸部轮廓中心的坐标。
[0072]
本实施例中，据所述牛的眼睛轮廓坐标点得到牛的眼睛坐标点，以及根据牛脸部的边缘坐标点得到牛的脸部轮廓坐标的中心坐标点，求取所述眼睛坐标点以及中心坐标点的目的是为了简化比对的计算提高自动识别的效率，减少牛身份识别的时间。
[0073]
作为一可选实施例，图3所示，步骤s205中所述判断是否存在身份信息相同的牛，包括如下步骤s2051-s2054：
[0074]
s2051：根据第三公式计算识别出的每头牛的身份信息重复检验值。
[0075]
其中，所述第三公式为：
[0076][0077]
第三公式(3)中，ge表示识别出的经过所述牛棚门口的第e头牛的身份信息重复检验值；函数表示将i的值从1取值到n并代入到括号内逗号左边算式中计算后取使所述逗号左边算式取得最小值时的i值；t表示经过所述牛棚门口的第t头牛，t＝1,
…
,t。
[0078]
s2052：判断计算出的身份信息重复检验值是否等于预设值，是则执行s2053，否则执行s2054。
[0079]
优选地，所述预设值为0，即：若ge≠0，表示识别出的经过所述牛棚门口的第e头牛的身份不存在重复的情况，则确定经过所述牛棚门口的第e头牛的身份信息为数据库中第头牛的身份信息；若ge＝0，表示识别出的经过所述牛棚门口的第e头牛的身份存在重复，则将经过所述牛棚门口的第e头牛的采集照片传送并显示在所述工作人员的移动终端进行人工手动身份识别。
[0080]
s2053：确定该身份信息重复检验值对应的牛的身份信息重复。
[0081]
s2054：确定该身份信息重复检验值对应的牛的身份信息不重复。
[0082]
本实施例中，对牛的身份信息进行检验，检查识别出的经过牛棚门口的所有牛的身份信息中，是否存在识别的身份信息相同的牛，进而对机器识别的结果进行校验，并将校验存在问题的牛进行上报人工处理，保证识别信息的可靠性以及准确性。
[0083]
本发明实施例提供的一种基于ai的牛脸识别方法，通过计算机视觉算法，识别出采集的每幅图片中每只牛的面部特征，然后获取与与所述牛的面部特征匹配度最高的已知牛的身份信息，作为当前识别的牛的身份信息。本发明通过计算机视觉算法，通过牛的面部
识别获得牛的身份，实现了在非接触的情况下准确地识别牛个体，也不会对牛造成任何伤害，从而不影响牛的福利，操作也非常简单，建设/运维成本也比较低，能有效地帮助企业实现牛只精确管理，为人员管理，圈舍管理提供决策依据。
[0084]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0085]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0086]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0087]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。