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龙图腾网恭喜内蒙古农业大学申请的专利一种基于YOLOv4的羊舍内羊群个体身份识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114529840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210109354.4，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权一种基于YOLOv4的羊舍内羊群个体身份识别方法及系统是由于文波;穆昕钰;张春慧;宣传忠;张永安;马彦华;姬振生;武佩设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv4的羊舍内羊群个体身份识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于YOLOv4神经网络模型的羊舍内羊群个体身份识别方法及系统，其方法包括：S1：采集羊只面部信息，对面部图片进行预处理，用标注框对羊脸进行标注，得到数据集，并划分为训练集和测试集；S2：构建基于YOLOv4的羊只面部识别神经网络模型，包括：Input、Backbone、Neck和Head；S3：构建损失函数，使用羊脸面部数据进行预训练，使用训练集对其进行训练，将预训练后得到模型参数作为所述羊只面部识别神经网络模型的初始参数，使用训练集对其进行训练；将测试集输入训练好的YOLOv4的神经网络模型，对其性能进行评估。本发明提供的方法采用非接触式识别方法，成本低、精度高且安全有效，从而避免掉标以及羊只容易产生应激的问题。

本发明授权一种基于YOLOv4的羊舍内羊群个体身份识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv4神经网络模型的羊舍内羊群个体身份识别方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集羊群中每只羊只的面部信息，对面部图片进行预处理，用标注框对羊脸进行标注，得到数据集，并划分为训练集和测试集；步骤S2：构建基于YOLOv4的羊只面部识别神经网络模型，其中，所述基于YOLOv4的羊只面部识别神经网络模型包括：Input、Backbone、Neck和Head：Backbone作为主干特征提取网络，在Darknet53基础上加入CSPnet构建CSPDarknet53，并采用Mish激活函数；Neck作为加强特征提取网络，采用SPP与PANet分别用于提取上下文特征和参数聚合；Head根据所述标注框，使用Kmeans++算法重新计算锚框大小，基于Neck的输出特征进行预测，对所生成的预测框经过非极大抑制后，计算最终的目标检测框，具体包括：步骤S21：构建Backbone作为主干特征提取网络，在Darknet53基础上加入CSPnet构建CSPDarknet53，其中，所述CSPDarknet53包括：1个卷积层以及5个Resblock_body模块，其中Resblock_body模块包括：2个卷积块、标准化和Mish激活函数；步骤S22：构建Neck作为加强特征提取网络，采用SPP用于增加感受野并分离出最重要的上下文和PANet用于对SPP和不同Backbone特征层的参数聚合，基于YOLOv4现有结构进行调整，通过将SPP的输出进行卷积并堆叠得到的S1，再经过卷积和上采样后与PANet的一路输出P3进行5次卷积并堆叠后输出P5；P5与PANet的另外两路输出P1和P3，共同作为后续Head的输入；步骤S23：构建Head，包括若干个1×1的卷积与3×3的卷积的整合，并根据手工标注框，使用Kmeans++算法重新计算多个不同大小的锚框大小，按照从小到大分配给Head的输入P1、P3、P5所对应的特征层，每个所述特征层分配3个锚框，输出预测框，对所述预测框经过非极大抑制后，计算最终的目标检测框，具体包括：步骤S231：随机选取一个所述标注框作为初始的聚类中心；步骤S232：对每个样本点，分别求取与目前已存在的所有聚类中心之间的最短距离，用表示，接着利用求取每个样本成为下一个聚类中心的概率，最后根据轮盘法选出下一个聚类中心；步骤S233：重复步骤S232，当得到K个聚类中心时则停止，找到与距离最小的聚类中心，将划分为该中心对应的类别之中；步骤S234：对每一个类别，利用重新计算该类别的中心；步骤S235：循环步骤S232~S233，当求取的聚类中心不再发生变化则停止；步骤S236：根据所述锚框，对Neck的输出特征进行预测，对所生成的预测框经过非极大抑制后，计算最终的目标检测框；步骤S3：构建损失函数，使用羊脸面部数据进行预训练，将预训练后得到模型参数作为所述羊只面部识别神经网络模型的初始参数，使用所述训练集对其进行训练，得到训练好的羊只面部识别神经网络模型；最终将所述测试集输入所述训练好的羊只面部识别神经网络模型，对其性能进行评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古农业大学，其通讯地址为：010010 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区昭乌达路306号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。