CN109635703A - 一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法 - Google Patents
一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109635703A CN109635703A CN201811482330.3A CN201811482330A CN109635703A CN 109635703 A CN109635703 A CN 109635703A CN 201811482330 A CN201811482330 A CN 201811482330A CN 109635703 A CN109635703 A CN 109635703A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- feature
- uncertain
- determined
- acquisition
- identification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 14
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 41
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 20
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 14
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 13
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 10
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 10
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 7
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 7
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000013872 defecation Effects 0.000 description 2
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 2
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 2
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 2
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 2
- 230000007958 sleep Effects 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- 241000406668 Loxodonta cyclotis Species 0.000 description 1
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 1
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 235000021061 dietary behavior Nutrition 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 1
- 230000005489 elastic deformation Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- 230000009605 growth rhythm Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 244000144977 poultry Species 0.000 description 1
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 1
- 239000005060 rubber Substances 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 230000009758 senescence Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
本发明涉及识别技术领域，一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法，包括信息采集、特征匹配、特征更新以及“未定”与“已定”特征转换过程，当“未定”特征成功转换为“已定”特征才完成身份登记过程，同时身份识别过程中还可进行识别基准数据“已定”特征的持续更新，保证了识别基准数据“已定”特征的长期有效。本发明扩大了现有识别的技术的应用对象，并将匹配的基准数据有效期无限制性的延长，是一种可针对多对象进行交叉式登记识别且基准数据长期有效的识别方法。
Description
技术领域
本发明涉及识别技术领域，具体是指一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法。
背景技术
目前现有的识别技术均为登记后再进行识别判定，如指纹识别技术、人脸识别技术，在录入指纹或人脸图像的登记过程中不可中断，不能再对另外的采集对象进行登记或识别，只能完成该对象的信息采集登记过程后再对其他对象进行登记、识别。
对象信息登记完成后，存入特征库内的该已登记特征不可再次变更，那么就无法针对同一对象不同生长期的特征进行精确的识别，更容易识别错误，无法判定为已登记对象，如幼年期的婴儿、成年期的成人、老年期的老人，不同生长期内的对象面部特征变化较大，现有的面部识别技术无法进行有效的识别。
以上都是限制现有识别技术发展的瓶颈所在，如识别技术只能应用在行为可控的人，无法应为在行为不可控的动物、智能AI物体等，识别技术也只能应用在变化慢或者基本不变的特征上，如人的面部、瞳孔、指纹、静脉、声音、步态等，不能应用在其他变化快的特征上，如生长快、生命周期短的动物的面部或背部等特征，如自身随着年限增长而发生改变或周围发生改变的建筑物，如随着年龄的增长其生理形态发生改变的植物。现有识别技术均无法对以上对象进行有效登记或识别。
发明内容
基于以上问题，本发明提供了一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法。本发明扩大了现有识别的技术的应用对象，并将匹配的基准数据有效期无限制性的延长。
本发明的目的在于提供一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法。
本发明的另一目的在于提供一种可间断登记的识别方法。
本发明的再一目的在于提供一种可持续进行基准数据更新的识别方法。
为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；若采集的特征与特征库内“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记对象自动识别功能；
特征更新：采集的特征与特征库内“已定”特征匹配成功后判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能；
特征转换：采集的特征与“未定”特征匹配成功至少一次后转换为“已定”特征，则完成对象登记过程。
作为一种优选的方式，“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；
若采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；
“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
作为一种优选的方式，步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少。
“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
一种可间断登记的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；若采集的特征与特征库内“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记对象自动识别功能；
特征转换：采集的特征与“未定”特征匹配成功至少一次后转换为“已定”特征，则完成对象登记过程。
作为一种优选的方式，“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；
若采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；
“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
作为一种优选的方式，步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少。
“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
作为一种优选的方式，采集的特征与“已定”特征成功匹配完成，则判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能。
一种可持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征与特征库内特征匹配成功，则完成已登记对象自动识别功能；
特征更新：采集的特征与特征库内的特征匹配成功后判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能。与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明扩大了现有识别的技术的应用对象，并将匹配的基准数据有效期无限制性的延长；
(2)本发明身份登记是可间断的持续登记，当“未定”特征成功转换为“已定”特征才完成身份登记过程，登记时间可长可断，登记过程中还可以进行其他对象的身份识别或登记，相对于现有识别技术的登记过程更加灵活，可适用于行为不可控的识别对象如动物、智能AI物体等；
(3)本发明身份识别过程中还可进行识别基准数据“已定”特征的持续更新，在对象的整个生命周期过程中均能对对象的身份进行识别，有效避免不同生长期内的同一对象识别错误而再次进行登记的情况，能够满足基准特征长期有效的识别需求；
(4)本发明利用“权值”属性大于系统设定的“登记”阈值条件作为转换基础，可以根据采集特征与“未定”特征匹配程度增加相应的“权值”，相对于按照次数判定是否进行“未定”特征与“已定”特征转换，转换基础更加科学，“已定”特征更加稳定。
(5)本发明通过“权值”低于系统设定的“干扰”阈值对“未定”特征进行淘汰，清除特征库内的干扰数据，保证特征库内的数据干净性。
附图说明
图1为本发明实施例5具体应用装置的正视图。
图2为本发明实施例5具体应用装置的左视图。
图3为本发明实施例5具体应用装置的俯视图。
图4为本发明实施例5具体应用装置的轴测图。
图5为定位装置的正视图。
图6为定位装置的左视图。
图7为图5中A-A的剖视图。
图8为定位装置的轴测图。
图9为身份识别摄像装置的正视图。
图10为图9中A-A剖视图。
图11为身份识别摄像装置的轴测图。
图12为体重测定摄像装置的正视图。
图13为体重测定摄像装置的左视图。
图14为体重测定摄像装置的俯视图。
图15为图12中A-A剖视图。
图16牲畜面部摄像示例图。
图17牲畜背部摄像示例图。
其中，1支架，
2定位装置，201饲槽，2011槽盒开口，2012饮水区，202槽盒安装架，203槽盒固定件，204供水管，205供水管固定座，
3身份识别摄像装置，301气流约束及导向装置，3011面部识别摄像头视窗，3012隔离区，302识别摄像头固定盒体，303风扇，304定位板，305面部识别摄像头，
4体重测定摄像装置，401装置前盖，402装置后盖，403球形壳，4031限位槽，404弹性件，405背部特征识别摄像头，406限位柱，407背部特征摄像头视窗，408接线孔，
5数据传送装置。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例1：
一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；若采集的特征与特征库内“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记对象自动识别功能；
特征更新：采集的特征与特征库内“已定”特征匹配成功后判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能；
特征转换：采集的特征与“未定”特征匹配成功至少一次后转换为“已定”特征，则完成对象登记过程。
此处所述的识别技术包括现有的所有识别技术，图像识别技术如人脸识别技术、虹膜识别技术、瞳孔识别技术、背部特征识别技术、指纹识别技术、静脉识别技术等，生物识别技术如DNA识别技术、体液分泌物识别技术等，行为特征识别技术如笔迹、声音、步态等识别技术，这些识别技术均为现有技术，此处不再赘述。
信息采集过程为持续性采集，采集对象不限，采集的用途可以用于对象登记，也可以用于对象识别，因此本发明是可针对多对象进行交叉式登记和识别的方法。
特征库内的特征分别被标记为“已定”或“未定”，当“未定”特征成功转换为“已定”特征才完成身份登记过程，而在初次“未定”特征登记到至少一次的匹配成功登记过程中，还可以进行其他对象的身份识别或登记，登记时间也可长可断，相对于现有识别技术的登记过程更加灵活，可适用于行为不可控的识别对象如动物、智能AI物体等。
识别过程中还可进行识别基准数据“已定”特征的持续更新，在对象的整个生命周期过程中均能对对象的身份进行识别，有效避免不同生长期内的同一对象识别错误而再次进行登记的情况，能够满足基准特征长期有效的识别需求。
作为一种优选的方式，“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；
若采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；
“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
利用“权值”属性大于系统设定的“登记”阈值条件作为转换基础，可以根据采集特征与“未定”特征匹配程度增加相应的“权值”，相对于按照次数判定是否进行“未定”特征与“已定”特征转换，转换基础更加科学，“已定”特征更加稳定。
作为一种优选的方式，步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少。
“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
通过“权值”低于系统设定的“干扰”阈值对“未定”特征进行淘汰，清除特征库内的干扰数据，保证特征库内的数据干净性。
实施例2：
本实施例作为实施例1的变形，针对登记过程间断、不规律而采用的识别方法。
一种可间断登记的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；若采集的特征与特征库内“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记对象自动识别功能；
特征转换：采集的特征与“未定”特征匹配成功至少一次后转换为“已定”特征，则完成对象登记过程。
作为一种优选的方式，“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；
若采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；
“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
作为一种优选的方式，步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少。
“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
作为一种优选的方式，采集的特征与“已定”特征成功匹配完成，则判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能。
实施例3：
本实施例作为实施例1的变形，针对特征变化频繁、基准特征易失效而采用的识别方法。
一种可持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征与特征库内特征匹配成功，则完成已登记对象自动识别功能；
特征更新：采集的特征与特征库内特征匹配成功后判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能。
实施例4：
本实施例作为实施例1的具体应用实施例，具体应用场景为牲畜的面部识别，解决了牲畜生长周期段、特征变化频繁而无法应用识别技术的问题，同时还解决了登记及识别过程存在多对象交叉而无法进行有效登记的问题。
一种用于牲畜身份无干预自动登记并识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，选取定位装置：根据牲畜习性选用对应的定位装置，将牲畜定位，避免动物行为不可控现象；
步骤2，身份登记及识别：持续采集牲畜面部特征图像、体征图像，将采集的面部特征图像、体征图像提取特征并与特征库内保存的特征进行匹配，匹配成功即实现身份识别，匹配未成功进行身份登记。
此处所说的定位装置为根据动物的饮水、饮食、发情、睡觉、交配、排便习性设置的用于限制牲畜头部姿态的装置，动物的习性可以从上面选项中任意选择，也可以任意组合。如图5～8所示，根据动物的饮水饮水习性设置为相应的供水装置。
此处所说身份登记及识别所采用的技术可以为人脸识别技术、虹膜识别技术、视网膜识别技术，也可以为背部纹理识别技术、背部轮廓识别技术、背部关键特征识别技术，只要是能通过图像采集牲畜的特征而进行识别登记的常用识别技术即可。
作为一种优选的方式，特征库中的特征分别被标记为“已定”或“未定”；步骤2采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；步骤2采集的特征与“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记动物无干预自动识别功能；步骤2采集的特征与“未定”特征匹配成功至少两次后转换为“已定”特征。
将特征库中的特征分别被标记为“已定”或“未定”，当“未定”特征成功转换为“已定”特征才完成身份登记过程，而在初次“未定”特征登记到至少一次的匹配成功登记过程中，还可以进行其他牲畜的身份识别或登记，登记时间也可长可断，相对于现有识别技术的登记过程，更加符合牲畜的行为规律。
作为一种优选的方式，“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；步骤2采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
利用“权值”属性大于系统设定的“登记”阈值条件作为转换基础，可以根据采集特征与“未定”特征匹配程度增加相应的“权值”，相对于按照次数判定是否进行“未定”特征与“已定”特征转换，转换基础更加科学，“已定”特征更加稳定。
作为一种优选的方式，步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少，“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
通过“权值”低于系统设定的“干扰”阈值对“未定”特征进行淘汰，清除特征库内的干扰数据，保证特征库内的数据干净性。
作为一种优选的方式，步骤2采集的特征与“已定”特征成功匹配完成，则判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记动物基准数据持续更新功能。
身份识别过程中还可进行识别基准数据“已定”特征的持续更新，在牲畜的整个生命周期过程中对牲畜的身份进行识别，有效避免不同生长期内的同一牲畜识别错误而再次进行登记的情况，更加符合牲畜生命周期短、生长快、特征变化频繁的生长规律。
作为一种优选的方式，步骤2在采集牲畜面部特征图像、体征图像前先判断目标牲畜是否位于采集区域。步骤2在进行特征匹配前先判断图像质量是否满足识别要求。
通过判断牲畜是否位于采集区域、图像质量是否满足识别要求对识别图像进行过滤，减少特征匹配次数及数据库内的“未定”特征，保证特征库内的数据干净性。
实施例5：
本实施例作为实施例4的具体应用装置。
参见图1～4，一种用于牲畜无干预识别及体重测定的装置，包括根据动物习性设置的定位装置2，还包括采用面部识别的身份识别摄像装置3及背部特征识别的体重测定摄像装置4。
此处所述的面部识别是指如人脸识别技术、虹膜识别技术、视网膜识别技术，此处所述背部特征识别是指背部纹理识别、背部轮廓识别、背部关键特征识别。
定位装置2、身份识别摄像装置3及体重测定摄像装置4可以根据使用环境进行具体的布置，参见图4，如将定位装置2及身份识别摄像装置3设定在便于牲畜容易接近并进行识别的下方，便于对牲畜进行定位及识别，而将采用背部特征识别的体重测定摄像装置4设置在牲畜不易接近的上方，防止体重测定摄像装置4被牲畜损坏。此处所说的体重测定摄像装置4也可以为电子称重台，采用压力传感器对牲畜体重信息进行采集并传输给服务器。
定位装置2为根据动物的饮水、饮食、发情、睡觉、交配、排便习性设置的用于限制牲畜头部姿态的装置，可根据不同牲畜的习性进行设置，使用灵活，适用各种牲畜养殖。动物的习性可以从上面选项中任意选择，也可以任意组合。
定位装置2根据动物的饮水习性设置，饮水方式可以为饮水槽集水式，也可以为喷嘴式饮水方式。此外，还可以在牲畜饮水中加入对应的防疫药物，直接对牲畜进行防疫处理。
参见图5～8，定位装置2根据动物饮水习性设置为饲槽201，饲槽201上开有牲畜头部以特定方向及角度伸入并限制牲畜头部姿态的槽盒开口2011，饲槽201内部设有饮水区2012。饮水为所有牲畜共有的习性，使用范围最为广泛。此处的饲槽201开口可以为顶部开口或者侧面开口，以对应养殖的牲畜能进行饮水为准；饮水区2012可以为饲槽201倾斜设置而形成，也可以为饲槽201为水平设置而形成，以能实现集水功能为准。
饲槽201上设有槽盒安装架202。便于饲槽201的安装固定。此处的槽盒安装架202可以设置在饲槽201的背部、顶部、前端、底部、侧边等位置，固定的方式可以为螺栓连接附属装置，也可以为吸盘吸附附属装置，还可以为磁铁吸附附属装置，更可以为挂起在附属装置上的方式，安装位置及固定方式可以任意选择组合，以能固定槽盒为准，安装方式可以为槽盒安装架202直接与墙体连接，也可以如图8所示进行安装，槽盒安装架202设置在槽盒的背部，固定方式为螺栓固定，槽盒安装架202通过螺栓与槽盒固定件203连接，两者以夹紧的方式固定在相应的栏杆上，夹紧的方式进行槽盒固定更加稳固，同时拆卸也更加方便。
饲槽201内设有供水管204，便于与供水系统直接对接，进而实现自动化供水功能。除了通过供水管204自动供水外，当然还可以通过人工的方式进行供水。
饲槽201内通过螺栓固定有L形供水管固定座205，供水管204放置在L形供水管固定座205拐角处，供水管固定座205设置有螺柱，便于供水管204的安装固定，不易被牲畜破坏。供水管固定座205也可以是其他结构形势，如条形扣件并采用螺栓锁紧，以能固定供水管204为准。
参见图9～11，身份识别摄像装置3包括面部识别摄像头305，面部识别摄像头305对如面部等特征部位进行拍照，牲畜面部摄像示例图参见图16，拍照后通过面部识别技术提取照片特征并计算存入服务器内，当牲畜下次进识别时，拍照并提取特征与服务器中存储的数据对比，匹配成功后完成身份识别功能。此处所说的数据传输装置可以为路由器、电话卡传输设备，服务器可以为本地直接通过数据线连接的本地服务器，也可以为云端服务器。
饲槽201内安装有气流约束及导向装置301，气流约束及导向装置301上安装有面部识别摄像头视窗3011，气流约束及导向装置301上安装有识别摄像头固定盒体302罩住面部识别摄像头视窗3011，面部识别摄像头305安装在识别摄像头固定盒体302内且其镜头对准面部识别摄像头视窗3011。识别摄像头固定盒体302及面部识别摄像头视窗3011将面部识别摄像头305包裹在其内部进行保护，防止面部识别摄像头305因长期饲养环境影响而被损坏。此处所说的气流约束及导向装置301可以为多种形式，识别摄像头固定盒体302、面部识别摄像头视窗3011的安装位置有多处，以能包裹保护面部识别摄像头305为准，如图11所示，气流约束及导向装置301为弓字形，两头连接在饲槽201内部的壁面上，识别摄像头固定盒体302及面部识别摄像头视窗3011安装在弓字形气流约束及导向装置301的中部，既能够使身份识别摄像装置3固定在饲槽201内部，同时还能减少身份识别摄像装置3与饲槽201内部的接触面积，进而能够减少饮水槽给身份识别摄像装置3带来的水渍、生锈腐蚀传染。
气流约束及导向装置301的面部识别摄像头视窗3011前一种限制牲畜饮食行为及其头部姿态的调整装置3012，隔离区3012连接有一风扇303。风扇303吹出的气流经过隔离区3012，若当污物(如牲畜饮水泛起的水珠)吹向面部识别摄像头视窗3011时，隔离区3012的气流将其带走，防止面部识别摄像头视窗3011被脏污，影响面部识别摄像头305的拍照质量，进而无法对照片进行特征提取。此处的隔离区3012可以为横向、竖向、斜向布置，只要隔离区3012经过面部识别摄像头视窗3011即可，隔离区3012也可以为条形、弧形状，但弧形状的隔离区3012会降低隔离区3012气流速度，因此隔离区3012最好为条状，风扇303可以布置在隔离区3012的头部或者尾部，也可以设置在隔离区3012的中部，只要能对隔离区3012吹入气流即可。隔离区3012的布置、形状及风扇303的安装位置可以任意选择组合，如图10所示，隔离区3012为竖向布置，其形状为条形，风扇303安装在隔离区3012的上端，此时风扇303吹出的气流经过隔离区3012无阻挡物，同时风扇303设置在上端也可以防止风扇303内饲槽201内的水侵染。
参见图11～15，体重测定摄像装置4包括背部特征识别摄像头405。背部特征识别摄像头405对牲畜背部进行拍照，牲畜背部摄像示例图参见图17，拍照完成后经数据传送装置5传输至服务器上，服务器提取背部纹路照片特征，并经过计算得出牲畜的体重，存入服务器数据库内，完成体重测定。此处所说的数据传输装置可以为路由器、电话卡传输设备，服务器可以为本地直接通过数据线连接的本地服务器，也可以为云端服务器。
体重测定摄像装置4还包括装置前盖401、装置后盖402、球形壳403，背部特征识别摄像头405固定在球形壳403内部，装置前盖401及装置后盖402共同对球形壳403形成包裹，装置前盖401及装置后盖402组合形成的容纳腔内设有一弹性件404，装置前盖401与弹性件404共同对球形壳403产生夹持作用，球形壳403上设有一沿其球形面的弧形限位槽4031，装置前盖401上固定有一限位柱406，限位柱406头部嵌入限位槽4031内。通过限位柱406与限位槽4031的配合来使球形壳403及其内部的背部特征识别摄像头405在调节角度的过程中不发生自转，同时装置前盖401、装置后盖402对球形壳403的包括也不易进灰，避免长期养殖环境影响球形壳403的灵活转动，进而对背部特征识别摄像头405镜头调节产生影响。此处所说的装置前盖401内部球形结构能包裹球形壳403，并且球形壳403能在其包裹在进行转动即可，其外部结构形式不做限定，如图12所示，其外部设延伸段用于与支架1连接固定。此处所说的装置前盖401内部能配合弹性件404对球形壳403产生夹持作用即可，其外部结构形式可以多样化，如图13所示，其外部为了美观设置为罩帽外形，且外部设延伸段用于与支架1连接固定。此处所说的弹性件404可以为具有一定弹性的塑料、橡胶或金属等材质构件，也可以为弹簧，只要能通过弹性形变抵住球形壳403，使球形壳403定位即可。另外，此处的限位柱406也可以固定在装置后盖402上，只要能对嵌入限位槽4031内防止球形壳403体自转即可。限位槽4031只要设置在球形壳403体的球形面上即可。
球形壳403背向装置前盖401的一面设有背部特征摄像头视窗407，背部特征识别摄像头405镜头对准背部特征摄像头视窗407，背部特征摄像头视窗407将背部特征识别摄像头405密封在球形壳403内部，对背部特征识别摄像头405进行保护。
装置前盖401与装置后盖402对接处设有接线孔408，接线孔408部分由装置前盖401的对接边缘凹槽组成，另外一部分由装置后盖402的对接边缘凹槽组成。接线经装置前盖401与装置后盖402的接边缘凹槽卡住，便于接线的出线及固定，同时整个装置内外只由出线孔连通，装置整体的密封性好。
如上即为本发明的实施例。上述实施例以及实施例中的具体参数仅是为了清楚表述发明人的发明验证过程，并非用以限制本发明的专利保护范围，本发明的专利保护范围仍然以其权利要求书为准，凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；若采集的特征与特征库内“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记对象自动识别功能；
特征更新：采集的特征与特征库内“已定”特征匹配成功后判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能；
特征转换：采集的特征与“未定”特征匹配成功至少一次后转换为“已定”特征，则完成对象登记过程。
2.根据权利要要求1所述一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：所述“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；
若采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；
所述“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
3.根据权利要要求2所述一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法，其特征在于：所述步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少；
所述“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
4.一种可间断登记的识别方法，其特征在于：包括：
信息采集：采用识别技术可间断的多次采集对象特征；
特征匹配：将采集的特征与特征库内的特征进行匹配，若采集的特征未与任何特征匹配，则将该特征加入特征库，并标记为“未定”；若采集的特征与特征库内“已定”特征匹配且不与任何“未定”特征相似，则完成已登记对象自动识别功能；
特征转换：采集的特征与“未定”特征匹配成功至少一次后转换为“已定”特征，则完成对象登记过程。
5.根据权利要求4所述的一种可间断登记的识别方法，其特征在于：所述“未定”特征有“权值”属性描述该特征的置信度；
若采集的特征与“未定”特征成功匹配且不与任何“已定”特征相似，则该“未定”特征的“权值”增加；
所述“未定”特征的“权值”大于系统设定的“登记”阈值时，则该“未定”特征被标记为“已定”特征。
6.根据权利要求5所述的一种可间断登记的识别方法，其特征在于：所述步骤2采集的特征与“已定”特征匹配但与“未定”特征也有相似匹配，则该“未定”特征的“权值”减少；
所述“未定”特征的“权值”低于系统设定的“干扰”阈值，则该“未定”特征被判定为干扰，将其从特征库淘汰。
7.根据权利要求4～6任一项所述的一种可间断登记的识别方法，其特征在于：所述采集的特征与“已定”特征成功匹配完成，则判断是否需要更新特征，如需更新，则将该特征与特征库中的对应特征进行替换，从而完成已登记对象基准数据持续更新功能。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811482330.3A CN109635703A (zh) | 2018-12-05 | 2018-12-05 | 一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811482330.3A CN109635703A (zh) | 2018-12-05 | 2018-12-05 | 一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109635703A true CN109635703A (zh) | 2019-04-16 |
Family
ID=66071350
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811482330.3A Pending CN109635703A (zh) | 2018-12-05 | 2018-12-05 | 一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109635703A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20220221325A1 (en) * | 2019-06-26 | 2022-07-14 | Viking Genetics Fmba | Weight determination of an animal based on 3d imaging |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050226509A1 (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Thomas Maurer | Efficient classification of three dimensional face models for human identification and other applications |
| CN101419730A (zh) * | 2007-10-23 | 2009-04-29 | 日立欧姆龙金融系统有限公司 | 生物信息认证装置及生物信息的登记方法 |
| CN102147856A (zh) * | 2010-02-10 | 2011-08-10 | 佳能株式会社 | 图像识别设备及其控制方法 |
| CN102968645A (zh) * | 2012-10-24 | 2013-03-13 | 蔡翔 | 通过更新图像提高人脸识别准确率及适应性的方法 |
| CN103605969A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-02-26 | Tcl集团股份有限公司 | 一种人脸录入的方法及装置 |
| CN105354562A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-02-24 | 深圳先进技术研究院 | 基于虹膜识别的动物管理系统及虹膜采集手持机 |
| CN105654071A (zh) * | 2016-02-19 | 2016-06-08 | 努比亚技术有限公司 | 指纹识别装置和方法 |
| CN107251051A (zh) * | 2014-12-15 | 2017-10-13 | 三星电子株式会社 | 用于更新生物特征图案的方法及其电子设备 |
| CN108090770A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-29 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种人脸识别的pos机支付系统及其支付方法 |
| CN108306736A (zh) * | 2017-01-11 | 2018-07-20 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 使用心电信号进行身份认证的方法及设备 |
| CN108416269A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-08-17 | 翔创科技（北京）有限公司 | 牲畜信息采集系统、数据库建立及识别方法、程序、介质、设备 |
| CN108694312A (zh) * | 2017-04-07 | 2018-10-23 | 三星电子株式会社 | 用于存储指纹信息的电子设备和方法 |
| CN108830345A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-16 | 西安微猴电子商务有限责任公司 | 一种猪的智能管理养殖云服务系统 |
-
2018
- 2018-12-05 CN CN201811482330.3A patent/CN109635703A/zh active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050226509A1 (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Thomas Maurer | Efficient classification of three dimensional face models for human identification and other applications |
| CN101419730A (zh) * | 2007-10-23 | 2009-04-29 | 日立欧姆龙金融系统有限公司 | 生物信息认证装置及生物信息的登记方法 |
| CN102147856A (zh) * | 2010-02-10 | 2011-08-10 | 佳能株式会社 | 图像识别设备及其控制方法 |
| CN102968645A (zh) * | 2012-10-24 | 2013-03-13 | 蔡翔 | 通过更新图像提高人脸识别准确率及适应性的方法 |
| CN103605969A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-02-26 | Tcl集团股份有限公司 | 一种人脸录入的方法及装置 |
| CN107251051A (zh) * | 2014-12-15 | 2017-10-13 | 三星电子株式会社 | 用于更新生物特征图案的方法及其电子设备 |
| CN105354562A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-02-24 | 深圳先进技术研究院 | 基于虹膜识别的动物管理系统及虹膜采集手持机 |
| CN105654071A (zh) * | 2016-02-19 | 2016-06-08 | 努比亚技术有限公司 | 指纹识别装置和方法 |
| CN108306736A (zh) * | 2017-01-11 | 2018-07-20 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 使用心电信号进行身份认证的方法及设备 |
| CN108694312A (zh) * | 2017-04-07 | 2018-10-23 | 三星电子株式会社 | 用于存储指纹信息的电子设备和方法 |
| CN108416269A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-08-17 | 翔创科技（北京）有限公司 | 牲畜信息采集系统、数据库建立及识别方法、程序、介质、设备 |
| CN108090770A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-29 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种人脸识别的pos机支付系统及其支付方法 |
| CN108830345A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-16 | 西安微猴电子商务有限责任公司 | 一种猪的智能管理养殖云服务系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘乐乐，周治平: ""基于多传感器信息融合的用户认证方法"", 《激光与光子学进展》 * |
| 蒋国滨: ""奶牛个体识别的标记方法"", 《饲料博览》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20220221325A1 (en) * | 2019-06-26 | 2022-07-14 | Viking Genetics Fmba | Weight determination of an animal based on 3d imaging |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106204815A (zh) | 一种基于人脸检测和识别的门禁系统 | |
| CN103106397B (zh) | 基于亮瞳效应的人脸活体检测方法 | |
| CN109583400A (zh) | 一种用于牲畜身份无干预自动登记并识别的方法 | |
| CN109829442A (zh) | 一种基于摄像头的人体动作评分的方法及系统 | |
| CN111248103B (zh) | 牲畜发情检测方法、装置以及设备 | |
| US7620216B2 (en) | Method of tracking a human eye in a video image | |
| EP1085455A3 (en) | License plate recognition with an intelligent camera | |
| JP6148065B2 (ja) | 顔認証システム | |
| US7246569B2 (en) | Electronic predator replica | |
| CN110569785B (zh) | 一种融合跟踪技术的人脸识别方法 | |
| CN109380147A (zh) | 一种用于牲畜无干预识别的装置 | |
| CN109635703A (zh) | 一种可间断登记并持续进行基准数据更新的识别方法 | |
| CN109329097A (zh) | 一种用于牲畜无干预识别及体重测定的装置 | |
| CN207267773U (zh) | 用于智能楼宇的电梯 | |
| CN109933083A (zh) | 基于无人机的放牧方法、装置和系统 | |
| CN108010242A (zh) | 一种基于视频识别的安防报警方法、系统及存储介质 | |
| WO2013075497A1 (zh) | 信息采集装置和方法以及身份识别系统和方法 | |
| CN109374096A (zh) | 一种用于牲畜无干预体重测定的装置 | |
| CN108522358A (zh) | 基于大数据的水禽优质品种繁育智能决策方法及系统 | |
| CN114625251A (zh) | 基于vr的交互方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN104881636A (zh) | 识别猪躺卧行为的方法及装置 | |
| JP6902492B2 (ja) | オブジェクト同定装置 | |
| CN208874658U (zh) | 一种可避免调节朝向时摄像头自转的摄像装置 | |
| CN209330870U (zh) | 一种限制牲畜饮食行为及其头部姿态的调整装置 | |
| CN108777784A (zh) | 深度获取方法和装置、电子装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| AD01 | Patent right deemed abandoned |
Effective date of abandoning: 20231201 |
|
| AD01 | Patent right deemed abandoned |