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基于改进DenseNet121的牛脸身份轻量化识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 张瑞峰;曹姗姗;孔繁涛;孙伟

作者机构：

关键词： 机器视觉;特征提取;注意力机制;DenseNet121;模型轻量化

期刊名称：农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2026 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为解决传统接触式牛只识别方式具有维护成本高、易引发应激反应，以及现有机器视觉模型在复杂养殖环境下难以兼顾高精度与轻量化的难题，该研究提出了一种基于改进DenseNet121的牛脸身份轻量化识别模型LCFINet(lightweight cow face identification network)。首先，将DenseNet121模型的主干网络结构性精简为DenseNet＿Lite，随后引入多尺度注意力密集层（multi-scale attention dense layer, MSAD-Layer），实现多尺度特征融合与注意力机制的结合，增强模型对复杂背景下关键细粒度特征的感知与聚焦能力；然后，使用倒残差瓶颈结构过渡层（inverted residual bottleneck transition layer, IRB-TLayer）优化跨层信息的传递，在高效降维的同时，最大限度地保留图像特征信息的完整性；最后，以自然复杂环境下采集并构建的高质量牛脸可见光图像数据集对本文模型进行测试。结果表明，LCFI-Net在测试集上的识别准确率为93.54%，比基准模型DenseNet121提升了2.04个百分点，同时参数量仅为1.02 M，较DenseNet121降低6.07 M；与MobileNetv2、ShuffleNetv2、MobileFaceNet、ResNet50和ResNet18主流模型相比，LCFINet的准确率分别提升了4.50、4.46、4.08、2.75和2.29个百分点；此外，特征可视化分析结果表明，LCFI-Net提取的特征具备更显著的类内紧凑度与类间分离度，能有效克服光照不均与大角度姿态偏转的干扰，表现出更强的鲁棒性；该研究可为移动机器人或智能装备等计算资源受限场景下的牛只身份机器视觉精准识别提供技术支撑。

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