西北农林科技大学王美丽获国家专利权
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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和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：CN116798066B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310116544.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和系统是由王美丽;张飞宇;尚诚;李延华;胡建宏;张宏鸣;李书琴;王小龙设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和系统，其涉及计算机视觉技术。该方法包括：通过对单个羊只侧视图像数据的采集，使用YOLOv5检测模型对采集到的数据预处理并通过多种方式进行数据增强；构建使用关键部位注意力引导机制的身份识别网络结构，采用TinyNet轻量型网络作为骨干网络，设计特征融合模块将全局特征与关键局部特征融合，对羊只个体特征进行学习，设计自定义池化头输出特征向量；结合交叉熵、三元组与一致性联合损失函数监督网络学习，可以使识别网络更加关注图像中的重要区域；最后将模型进行部署。本发明以“无接触，无伤害，低成本，高效率”的原则实现羊只个体身份识别。
本发明授权一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法，其特征在于，包括： 获取羊只个体身份数据集；所述数据集包括：训练集、检索集； 构建羊只个体身份识别网络模型；所述羊只个体身份识别网络模型包括：用于全局特征提取的TinyNet轻量型网络，用于将全局特征与关键部位局部特征融合的特征融合模块，及用于关注不同细粒度区域并输出特征向量的的自定义池化层模块； 通过交叉熵损失、三元组损失和一致性损失构成的联合损失函数，并结合训练集，对羊只个体身份识别网络模型进行训练； 将检索集和待测试图像均输入羊只个体身份识别网络模型中，获得检索数据特征向量和测试数据特征向量；并计算检索数据特征向量和测试数据特征向量之间的相似度，相似度最高的检索集中图像与待测试图像为同一身份。
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