基于深度學(xué)習(xí)的奶牛個(gè)體識(shí)別

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摘要：為了實(shí)現(xiàn)適合大規(guī)模奶牛養(yǎng)殖環(huán)境下的無(wú)接觸、高精度奶牛個(gè)體識(shí)別和自動(dòng)化管理，提出了一種基于YO?LOv5m網(wǎng)絡(luò)模型的奶牛個(gè)體識(shí)別方法，將攝像頭采集到的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分幀處理后，采用結(jié)構(gòu)相似性算法（SSIM）及均方誤差算法（MSE）去除冗余圖像，通過(guò)標(biāo)注、Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后得到10545幅標(biāo)簽數(shù)據(jù)，對(duì)YOLOv5m模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)奶牛個(gè)體的準(zhǔn)確識(shí)別。（剩余10091字）