农业机械学报

作者：赵凯旋，王锦锦，高颂，田富洋，于镇伟

单位：河南科技大学,河南科技大学,河南科技大学,山东农业大学,山东农业大学,

关键词：奶牛;身份识别;三维结构特征;体斑特征;ConvNeXt;CBAM注意力机制

基金：河南省高校科技创新人才项目（24HASTIT052）、中原科技创新青年拔尖人才项目和国家重点研发计划项目（2023YFD2000702）

奶牛个体身份识别是实现精准智能养殖的前提和基础，但基于图像信息的身份识别方法容易受环境和拍摄角度的影响。为了实现顶视条件下奶牛身份的精准识别，提出了一种基于PointNet++和改进ConvNeXt模型的奶牛个体身份识别方法。首先，采集奶牛顶视RGBD图像，使用PointNet++模型对奶牛的腰角骨点和臀角骨点进行粗定位；然后，分析腰角骨和臀角骨区域的曲率变化精准定位腰角骨点和臀角骨点，根据腰角骨点和臀角骨点距离关系确定关键区域，将关键区域转为二维体斑图像；最后，基于改进ConvNeXt模型进行图像分类，实现奶牛身份的精准识别。对30头奶牛的总共6800幅顶视图像构建数据集，以比例7∶2∶1构建训练集、验证集和测试集。结果表明，点云分割模型平均精确率AP50为92.5%，奶牛身份识别准确率可达94.67%，改进ConvNeXt模型与原始模型相比，在权重基本一致的情况下，分类精度提高4.83个百分点。该方法对顶视视野中奶牛位置和角度具有较高的鲁棒性。

来源：2025年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

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