【摘 要】
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针对目前主流的耳标识别方式抗环境干扰能力差的问题，结合通信系统中的信源编码，提出了一种耳标轮廓自设计的新型可视耳标，并利用深度学习方法采集识别确定猪只个体号码。系统设计包括耳标样式设计、数据采集、耳标轮廓分割提取、码位复原、译码输出5个部分：耳标样式采用了结合卷积码编码的轮廓编码方式，采用了数据挑选部分采用了帧差检测与耳标分类方式，耳标轮廓分割提取部分采用OCRNet-HRNet18语义分割算法，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61871142）； 中央高校基本科研业务费项目（No.3072020CFT0803）；
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针对目前主流的耳标识别方式抗环境干扰能力差的问题，结合通信系统中的信源编码，提出了一种耳标轮廓自设计的新型可视耳标，并利用深度学习方法采集识别确定猪只个体号码。系统设计包括耳标样式设计、数据采集、耳标轮廓分割提取、码位复原、译码输出5个部分：耳标样式采用了结合卷积码编码的轮廓编码方式，采用了数据挑选部分采用了帧差检测与耳标分类方式，耳标轮廓分割提取部分采用OCRNet-HRNet18语义分割算法，码位复原采用图像处理技术，译码输出部分采用维特比译码，获得耳标号码结果。系统部署至Jetson Xavier NX上，实现了系统落地。研究结果表明，本文方法实现了新型自设计可视耳标的识别，使得耳标识别抗环境干扰能力更强，为智能养殖中的个体监测提供了新的思路。
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