基于注意力网络的长时牦牛个体识别研究

来源：中国农机化学报杂志2024年第1期北京时间：

作者：达措, , 赵启军, , , 高定国, , 索南尖措, 尼玛扎西

摘要：为推动精准畜牧业的发展及探讨长时间跨度下的动物个体识别，构建间隔6个月和12个月的同一批牦牛个体图像数据集。试验采用引入注意力机制的PCB+SEResNet50识别模型，实现短时和长时牦牛个体识别，从而分析影响长时牦牛个体识别的因素，并在该长时数据集上与ViT和PGCFL模型识别结果进行比较。结果表明:该模型在间隔6个月和12个月的数据集上识别平均精度均值达到60.37%、41.56%。相较于ViT，分别提高1.64%、5.82%；相较于PGCFL，分别提高12.40%、11.22%。该研究可为长时牦牛个体识别、养殖信息化及牲畜精准管理等提供理论依据和方法指导。

关键词：精准畜牧业,牦牛,个体识别,注意力机制,动物生物特征

基金资助：国家自然科学基金面上项目（62176170）；西藏自治区重点研发计划项目（25080042）