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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利一种基于深度神经网络的动物识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114863513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210377367.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于深度神经网络的动物识别方法是由赵冬冬;彭晾;张芝芝;冀子晗设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的动物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的动物识别方法，包括以下步骤：1接收用户提交动物的图片，将用户提交的原始动物图片进行剪裁后框选出动物的面部区域得到动物面部图片；2根据动物面部图片，通过特征提取模型对动物的特征进行提取；3计算特征向量t和动物特征信息数据库中的动物特征的欧几里得距离，使用KNN算法进行特征匹配，进行识别。本发明中采用的动物面部特征提取方法，能够对动物的面部进行矫正，保证提取出的特征更加具有辨识度，识别模型具有良好的识别性能。

本发明授权一种基于深度神经网络的动物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的动物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1接收用户提交动物的图片，将用户提交的动物图片进行剪裁后框选出动物的面部区域得到动物面部图片；2根据动物面部图片，通过特征提取模型对动物的特征进行提取；所述特征提取模型为深度卷积神经网络ResNet50，特征匹配算法在训练阶段为多层感知机进行多分类，损失函数为 其中，m是一个超参数惩罚项，表示类间距离的大小；s是超参数，表示超球体的半径大小；N表示类别数量；θi表示类别i在球心形成的夹角；特征提取模型输入的图像为112*112的三通道动物面部图像，然后经过深度卷积神经网络ResNet50下采样，得到7*7的特征图，再经过全连接层线性映射，输出512维特征向量，记为t；3计算特征向量t和动物特征信息数据库中的动物特征的欧几里得距离，使用KNN算法进行特征匹配，进行识别；预先设定一个海明距离的阈值k，当欧几里得距离小于阈值k则识别成功，如果动物信息特征数据库中的所有动物特征与特征向量t的距离都大于k，则识别失败。

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