一种基于深度学习与目标跟踪的畜群身份鉴别方法

本发明公开了一种基于深度学习与目标跟踪的畜群身份鉴别方法，涉及现代化智慧畜牧养殖领域，包括以下步骤：获取畜群图像数据，并进行预处理，生成标注后的数据集；进行目标检测模型训练，输出包含畜群个体的检测框位置、类别置信度及表观特征向量的检测结果；将检测结果输入至目标跟踪模型，对畜群个体进行连续跟踪，输出每个被跟踪个体的唯一身份标识及其对应的检测框信息；从原始图像序列中提取个体区域，并结合预训练的特征提取网络，实现畜群个体的身份鉴别；进行性能评估，输出鉴别准确率、召回率及平均精度指标。该方法实现了对畜群个体的自动化、精准身份鉴别，显著提升了实际场景下畜群身份管理的效率和可靠性。