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作者：刘思扬;高迪;杜永兴;周李涌;
单位：内蒙古科技大学数智产业学院;
摘要：为了使大型奶牛养殖场识别奶牛个体向更加智能化的方向发展，解决大型奶牛养殖场人工识别奶牛个体效率低、误差大、成本高等问题，试验采用一种基于InceptionV3和通道注意力机制网络结构(SE-Net)方法对奶牛个体背部花纹进行了研究。首先，对InceptionV3网络层进行改进，解决因网络参数巨大造成识别效率低的问题。其次，通过引入SE-Net,赋予部分重要特征更高的权重，提高算法识别效率。最后，引入Sigmoid分类器使得模型在计算量减小的同时提高奶牛个体的识别精度。结果表明：SE-InceptionV3网络模型对奶牛个体识别精度为99.79%,与InceptionV3、VGG16、AlexNet和ResNet50模型相比分别提高了4.63,1.81,2.51,4.63百分点。说明SE-InceptionV3模型克服了传统方法中需要对特征进行人为提取、提取特征的方法鲁棒性差、网络模型参数量大及识别精度低的缺点，可用于奶牛个体识别。
关键词：深度学习;;个体识别;;注意力机制;;InceptionV3;;奶牛
基金资助：国家自然科学基金项目(61961033);; 国家农业重大科技项目(NK20221001);; 内蒙古自然科学基金项目(2019MS06021);; 内蒙古自治区科技重大专项(2019ZD025)
