来源：   发布时间：2023-05-17 09:58:18   浏览：

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动物身份识别技术是随着动物种群管理技术的发展而发展起来的。使用动物身份识别技术可以对单个动物制订繁殖计划、疾病控制、动物行为学研究及动物种群预估等。通过动物身份识别技术可给动物群体中的每只动物赋予一个独有的身份。

1 动物身份识别技术应用

在精准畜牧养殖中，准确识别单个动物身份才能进行行为分析、健康监测和福利评估等；

在食物来源追溯中，可以随时跟踪与管理动物信息，出现食品质量问题时才可以快速追溯食品生产链上的各节点及动物出生地，降低全球性动物疫病感染风险。同时也可以避免商品生产制造过程中的欺诈性行为，满足消费者对食品来源信息的需求，实现从农牧场到餐桌的食品安全。

在生态系统研究和保护中，用于估计动物种群数量、长期跟踪研究试验动物、分析海洋生物行为等，帮助生态学家监测和了解动物生态系统及变化，进而实现管理和保护地球生态系统的目的。

动物身份识别技术已成为一个重要的研究领域，且存在多样的实现方法。

2 有侵入性动物身份识别方法 

2.1 原始的烙印法

与纹身法最原始的动物身份识别方法是烙印法，即使用加热过的烙铁贴按在动物皮肤上留下烙印，这种方法以破坏皮肤细胞的方式给动物制造永久的身份标记。

烙印法发展至今，出现了另一种类型，即冷烙法。冷烙法是使用液氮或干冰等物质对烙铁头进行冷冻后，贴按在剪去或剃去被毛的动物皮肤上，从而抑制被毛色素细胞的产生，但并不损坏毛囊，最终长出白色毛发。相比热烙法，冷烙法不损伤皮肤，不易感染，畜体无痛感，操作简便，方法易掌握，但不适合浅色毛发的动物。

与烙印法相似的是纹身法，即利用墨水通过针刺方式在动物皮肤上打印数字或字母信息以记录动物身份。

牛腿上的铁烙印

2.2 传统的耳痕法、喷涂法和耳标法

耳痕法、喷涂法和耳标法是较为传统的动物身份识别方法。耳痕法常被用于养猪业，该方法通过打耳洞的方式给动物耳朵赋予特定的缺口图案以辨别动物身份。而喷涂法是使用颜料在动物体表涂抹代表身份的图案以识别动物身份，常被用于牲畜销售中的临时标记。耳标法一般是通过针刺的方式刺穿动物耳朵，并佩戴带有身份信息的耳标。另外，对于一些特殊动物也会使用一些专门的标记方法。例如在同时研究多只果蝇时就需要标记果蝇身份，而传统的做法是对果蝇翅膀进行人工标记，这种方法也属于有侵入性的动物身份识别方法，对生物个体有一定的不利影响。

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2.3 RFID电子耳标法

RFID是利用电磁场传输数据来识别动物身份。RFID识别系统主要包括标签和阅读器两部分。标签存储牛只个体身份信息，可以以微型芯片的方式附着、粘贴、植入在目标动物体内。

电子猪耳标

2.4 生物识别方法

视网膜或虹膜识别、唇鼻纹识别、面部识别及DNA识别属于生物识别技术，其中除了DNA识别外，其他生物识别技术均为基于图像处理与识别的技术，在实际应用中仍需要固定动物身体或者限制动物行为，因此将这些生物识别技术划分为有侵入性的身份识别方法。

视网膜识别方法是通过识别视网膜图案来确定动物身份，视网膜图案几乎存在于所有物种中，而且不同生物个体的视网膜图案各不相同，同一个体两只眼睛的视网膜图案也不相同。

与视网膜识别方法相似，虹膜也可以作为动物个体身份识别的重要特征。牛、猫、犬等动物的唇鼻纹已被证明可用于其身份识别。

面部识别技术是基于对面部特征的分析和对比实现的，最初用于人脸识别，随着研究的深入及动物身份识别的需求，逐渐在黑猩猩、金丝猴等灵长类动物及猪、牛等其他哺乳动物上开展研究。

DNA识别是基于特定的DNA序列或DNA分子特征进行识别的生物识别技术，常被用于肉产品安全追溯等特殊场景，但是动物DNA的提取和检测都需要复杂的专业设备，应用成本高，应用范围非常有限。

每种有侵入性动物身份识别方法均存在一些不足，如接受烙印法的动物要承受灼热或冰冷的铁器带来的剧痛，并且温度控制需要一定经验；烙印法和耳痕法都有可能给动物带来感染风险，而且耳痕法很难被应用于猪以外的动物；喷涂法不能给动物做出永久的身份识别；耳标法包括RFID电子耳标法，均存在被替换标签的风险；虽然通过RFID技术能够识别奶牛身份，但仍然需要人工来记录动物的生理状况；视网膜或虹膜识别、唇鼻纹识别、面部识别及DNA识别等生物识别技术存在效率低、操作复杂和成本高的问题，难以推广。

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3 无侵入性动物身份识别方法

无侵入性动物身份识别方法主要通过摄像头捕捉动物图像或使用录音设备捕捉动物声音进行身份识别，可应用于动物养殖中的智能监测和管理、野生动物研究及动物种群数量探测等方面。

3.1 数据集的准备

机器学习和深度学习均需要大量的数据用于模型训练，因此需要准备数据集。而动物种类繁多，所处场景复杂，导致公开的数据集过于分散。采集野外动物的数据时存在安全风险，并需要较高的人工成本。动物数据获取的困难限制了无侵入性动物身份识别技术的发展，而虚拟合成技术的出现有望突破这一难点。

3.2 传统图像处理和机器学习方法

传统图像处理和机器学习方法是基于手工设计特征和特征相似性匹配进行身份识别的。在传统图像处理和机器学习方法中，使用SVW分类器进行相似度匹配的效果往往优于其他分类器。但传统图像处理和机器学习方法无法在开放的复杂环境下识别动物身份，而且需要对物种有非常专业的了解，一旦为一个物种设计了特征检测算法，这种算法就很难转移到其他物种上，这些局限性限制着传统图像处理和机器学习方法在动物身份识别中的应用，直到2016年深度学习方法的出现改变了动物身份识别的研究方向。

3.3 深度学习方法

基于深度学习的动物身份识别方法从技术角度可分为局部特征识别、整体特征识别、步态特征识别、声音特征识别四个类别，从应用场景可分为单一物种与多物种动物身份识别、固定场景与开放场景动物身份识别。　

有些动物具有独特的局部体貌特征，例如大象耳朵、鲸鱼鱼鳍等，这些局部特征可作为动物身份识别的特征提取对象。对无较大特征差异的种群个体进行身份识别时，优先考虑从动物局部特征进行身份识别，有助于提高识别准确率，但只适用于部分具有自然的特殊局部体貌特征的动物。

对于大部分动物来说不存在自然的特殊局部体貌特征，需要从动物整体进行身份识别。从动物整体特征进行身份识别的方法适合用于体型较大且具有被毛图案的动物，通常以纹理特征作为特征提取对象。

步态识别是一种生物特征识别技术，旨在通过对动物行走或爬行过程中伴随的姿态特性进行身份识别，具有远距离、非侵入性和不易伪装等优点。深度学习的步态特征识别方法主要通过步态采集、步态分割、特征提取、特征匹配四个阶段来完成对个体动物的识别。动物本身没有衣物遮挡，无需使用生物雷达等探测技术，即可准确获取动物姿态图像，这为动物姿态识别的发展提供了便利。

不同动物有不同的发声频率，因此动物声音可用于动物个体身份识别。对动物进行声音识别可以确定哪个动物在叫，在动物园、兽医医院等场所有着广阔的应用前景。

4 小结与展望

动物身份识别技术从原始的烙印、耳标等方法发展到当今的基于图像或声音的身份识别方法，识别方式有了巨大变化，主要表现为从有侵入性识别方式转变为非侵入性识别方式。

无侵入性动物身份识别技术给未来牲畜管理、动物生态学研究等带来了一种更有效的动物身份识别途径，是目前研究动物身份识别技术的一个重要趋势。

近年来，智慧畜牧业、动物生态学研究受到了越来越多的关注，人们对动物身份识别技术的性能要求也在不断提高，无接触的非侵入性识别方式将成为未来动物身份识别的主要形式。

但目前非侵入式动物身份识别技术仅能应用于有限的场景，未能在实际中广泛应用。动物身份识别相比行人识别更为复杂，每个物种都有其不同的挑战，相机设备、自然环境等外界因素对识别准确率有较大影响，数据的获取及特征的标注也要耗费大量的人工时间。

单独使用动物被毛图案的局部特征或者整体特征进行身份识别方法已经逐渐达到技术饱和状态，身份匹配准确率的提升空间也在逐渐减小，而整体特征、局部特征、步态特征及声音特征等多特征融合识别方式将是未来动物身份识别技术的一个突破点。

目前，基于计算机视觉与深度学习的动物身份识别技术已被广泛应用于畜牧养殖、动物生态研究等领域，呈现出多学科交叉融合的趋势。动物身份识别技术是一项基础性的关键技术，可以实现快速、准确的动物身份匹配，将推动其他领域的快速发展。