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奶山羊数字化养殖图像识别规范

1范围

本文件规定了奶山羊数字化养殖中图像识别技术的应用要求，涵盖羊只数图像识别、发情监测、羊只身份识别等内容。

本文件适用于奶山羊数字化养殖过程中图像识别系统的设计、安装和操作。

2规范性引用文件

下列文件中内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款，其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T28181公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求SF/T0152图像处理技术规范

GB/T20273-2019信息安全技术数据库管理系统安全技术要求

YD/T4424-2023基于公用通信网络的智能图像识别算法及测试评估总体技术要求

3术语与定义

下列术语和定义适用于本文件。3.1

羊只数图像识别Imagerecognitionofsheepcount

基于图像识别技术，通过摄像设备自动识别并统计养殖场中奶山羊的数量。3.2

发情监测estrusmonitoring

利用图像识别技术监测奶山羊的行为和体态变化，判断其是否处于发情期。3.3

羊只身份识别sheepidentification

利用图像识别技术，通过奶山羊的外观特征（如面部特征、耳标等）对个体进行身份确认。3.4

识别准确率recognitionaccuracy

目标识别任务中,视频图像分析系统正确识别的目标数与应被正确识别的目标总数的百分比。

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[来源：YD/T4424-2023]

4系统组成

4.1基本要求

奶山羊图像识别系统应包括图像采集设备、数据处理设备和分析软件。系统应能够在不同光照条件下正常运行，并能适应养殖场的环境。

4.2图像采集设备

图像采集设备应安装在奶山羊活动频繁的区域，如饲喂区、休息区、挤奶区等。设备应具备高清摄像功能，并能在多种气象条件下正常工作。

4.3数据处理设备

数据处理设备应具有足够的计算能力，能够快速处理大批量图像数据，并提供实时分析结果。

4.4分析软件

分析软件应能够对图像数据进行处理、识别和分析，提供羊只数量、发情状态和身份识别的准确信息。软件应具备友好的用户界面，便于操作和维护。

5技术要求

5.1羊只数图像识别

系统应在不同时间段对奶山羊的数量进行自动统计，识别准确率应达到98%以上。统计结果应实时更新，并提供历史数据查询功能。

系统应能处理动态环境中的图像，确保识别结果的准确性。

5.2发情监测

系统应能够识别奶山羊的行为变化，如频繁活动、尾部上翘等，并结合体态变化判断发情状态。识别准确率应达到95%以上，系统应提供发情预警功能，并记录相关数据。

系统应具备自学习功能，通过不断更新数据提升识别准确度。

5.3羊只身份识别

系统应能够通过奶山羊的面部特征、耳标等进行个体身份识别，识别准确率应达到99%以上。系统应能够存储和管理奶山羊的身份信息，并提供便捷的查询功能。

系统应支持多种身份识别方式的组合使用，提高识别准确率。

6性能要求

6.1识别准确率

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6.1.1羊只身份识别准确率

算法应能够在不同光照条件下，通过面部特征、耳标等对奶山羊个体进行准确识别，识别准确率应达到90%以上。

6.1.2羊只数图像识别准确率

算法应在不同时间段对奶山羊的数量进行自动统计，识别准确率应达到90%以上。

6.1.3发情监测识别准确率

算法应能够识别奶山羊的行为变化，如频繁活动、尾部上翘等，并结合体态变化判断发情状态，识别准确率应达到95%以上。

6.2处理速度

算法应能够实时处理视频流，处理速度应达到至少30帧每秒（FPS）。在批处理模式下，算法应在每帧图像处理时间不超过50毫秒（ms）。

6.3稳定性

算法应在不同的光照条件、天气变化和摄像设备角度变化下，保持高识别准确率和处理速度。

算法应具备抗干扰能力，能够在有部分遮挡、复杂背景或多只羊只同时出现的情况下，仍保持稳定的识别性能。

6.4算法适应性

6.4.1设备适应性

算法应适应多种硬件设备，包括但不限于高性能服务器、边缘计算设备和移动设备。

6.4.2分辨率适应性

算法应支持不同分辨率的图像输入，最低支持640x480分辨率，最高支持4K分辨率。

6.4.3应用场景适应性

算法应适应多种养殖场景，包括饲喂区、休息区、挤奶区等，确保在不同场景下均能有效识别奶山羊的个体、数量和行为。

7校准方法

7.1校准条件

图像识别系统应在安装后进行初始校准，并在使用过程中定期校准。校准应包括设备位置调整、光照条件优化和软件参数设置。

7.2校准步骤