基于深度学习的牛脸识别系统设计

为了提高畜牧保险理赔行业中牛只身份识别准确率,试验建立了基于计算机视觉提取牛脸特征的牛只身份识别系统,即使用SOLOv2实例分割模型提取牛脸前景图像,结合FaceNet提取牛脸特征;基于Tornado Web和TF Serving框架进行实例分割模型和牛脸特征提取模型的部署,完成牛脸身份识别系统的搭建,并制作了手机APP,最后对添加SOLOv2牛脸身份识别模型的准确率和验证率进行了验证。结果表明:添加了SOLOv2模型的牛脸身份识别准确率达到了98.063%,验证率达到了92.451%,与未添加SOLOv2模型相比,准确率提高了0.270百分点,验证率提高了6.275百分点。说明添加SOLOv2实例分割模型能提升牛脸身份识别的准确率和验证率。