本项目主要以融合物联网与视觉技术的奶牛个体识别智能行为分析为目的,研究基于黑白花纹、牛头等特征的奶牛个体图像识别算法,提出的是基于图像处理的非接触、低成本的奶牛个体识别方法。将深度卷积神经网络模型的特征提取能力与专门分类器的分类能力进行结合去除图像高频部分明显的噪声信息,避免模型浪费时间和空间资源到无效特征上,同时实现图像的降维,提高网络运行效率。克服了先前个体识别技术中数据采集困难、模型建立没有统一标准、耗时的缺陷,具有广泛的应用市场。融合物联网及视觉技术的奶牛行为智能分析系统的研制具有广阔的市场前景和巨大的经济价值。提出的相关算法在奶牛个体识别领域最高准确率达到99.60%,多种特征融合的提取技术,解决了单一方法无法达到的效果,更加适应图像的多样性,且算法处理过程,操作简单、易用性强,能满足农业运行需要。