奶源信息确定方法、装置、服务器及存储介质与流程

1.本技术涉及图像识别技术领域，具体涉及一种奶源信息确定方法、装置、服务器及存储介质。


背景技术：

2.目前，由于生活的改善，奶乳制品已经成为大家日常所需，而国内的奶乳制品安全追溯方案不完善，例如，乳品供应各环节的关键控制点信息大部分还是人为录入，致使信息的真实性无法保障；缺乏产品安全状态的量化描述以及全程预警机制；乳品追溯系统大多由企业自己建设，缺乏政府的有效监管，重要的溯源系统一般不包括生产车间真实视频信息，而别的报告性质的文件造价的可能性很高，这样就导致信息的可靠性不高，而且也不方便消费者自行查阅。
3.因此，如何方便对奶源信息的追根溯源，是当前图像识别技术领域亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术提供一种奶源信息确定方法、装置、服务器及存储介质，旨在解决如何方便对奶源信息的追根溯源的技术问题。
5.一方面，本技术提供一种奶源信息确定方法，所述方法包括：
6.获取奶牛的第一鼻纹图像；
7.对所述第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；
8.基于所述第二鼻纹图像，确定所述奶牛的身份信息；
9.基于所述身份信息，确定奶源信息。
10.在本技术一种可能的实现方式中，所述基于所述第二鼻纹图像，确定所述奶牛的身份信息，包括：
11.将所述第二鼻纹图像输入预先训练的鼻纹识别模型中，生成识别结果；
12.基于所述识别结果，确定所述奶牛的身份信息。
13.在本技术一种可能的实现方式中，所述基于所述第二鼻纹图像，确定所述奶牛的身份信息，包括：
14.将所述第二鼻纹图像与预设的鼻纹图像数据库中的鼻纹图像进行匹配，得到匹配结果；
15.若匹配成功，则获取与所述第二鼻纹图像匹配成功的目标鼻纹图像对应的奶牛身份信息。
16.在本技术一种可能的实现方式中，所述对所述第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像，包括：
17.对所述第一鼻纹图像进行灰度处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
18.在本技术一种可能的实现方式中，所述对所述第一鼻纹图像进行图像预处理，得
到处理后的第二鼻纹图像，包括：
19.对所述第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
20.在本技术一种可能的实现方式中，所述对所述第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，得到处理后的第二鼻纹图像，包括：
21.对第一鼻纹图像进行图像去噪处理；
22.对去噪处理后的图像进行对比度增强处理，得到第二鼻纹图像。
23.在本技术一种可能的实现方式中，所述基于所述身份信息，确定奶源信息，包括：
24.基于所述身份信息，获取奶牛的养殖信息；
25.基于所述养殖信息，确定奶源信息。
26.另一方面，本技术提供一种奶源信息确定装置，所述装置包括：
27.第一获取单元，用于获取奶牛的第一鼻纹图像；
28.第一预处理单元，用于对所述第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；
29.第一确定单元，用于基于所述第二鼻纹图像，确定所述奶牛的身份信息；
30.第二确定单元，用于基于所述身份信息，确定奶源信息。
31.在本技术一种可能的实现方式中，所述第一确定单元，具体用于：
32.将所述第二鼻纹图像输入预先训练的鼻纹识别模型中，生成识别结果；
33.基于所述识别结果，确定所述奶牛的身份信息。
34.在本技术一种可能的实现方式中，所述第一确定单元，包括：
35.将所述第二鼻纹图像与预设的鼻纹图像数据库中的鼻纹图像进行匹配，得到匹配结果；
36.若匹配成功，则获取与所述第二鼻纹图像匹配成功的目标鼻纹图像对应的奶牛身份信息。
37.在本技术一种可能的实现方式中，所述第一预处理单元，具体用于：
38.对所述第一鼻纹图像进行灰度处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
39.在本技术一种可能的实现方式中，所述第一预处理单元，具体包括：
40.第一图像质量增强处理单元，用于对所述第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
41.在本技术一种可能的实现方式中，所述第一图像质量增强处理单元，包括：
42.对第一鼻纹图像进行图像去噪处理；
43.对去噪处理后的图像进行对比度增强处理，得到第二鼻纹图像。
44.在本技术一种可能的实现方式中，所述第二确定单元，具体用于：
45.基于所述身份信息，获取奶牛的养殖信息；
46.基于所述养殖信息，确定奶源信息。
47.另一方面，本技术还提供一种服务器，所述服务器包括：
48.一个或多个处理器；
49.存储器；以及
50.一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述的奶源信息确定方法。
51.另一方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行所述的奶源信息确定方法中的步骤。
52.本技术提供一种奶源信息确定方法，包括获取奶牛的第一鼻纹图像；对所述第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；基于所述第二鼻纹图像，确定所述奶牛的身份信息；基于所述身份信息，确定奶源信息。相较于传统方法，在溯源成本高，并且不方便用户查阅的情况下，本技术创造性的提出，可以通过识别奶牛的第一鼻纹图像，从而对其进行鼻纹识别，高效的确认每个奶制品对应的奶牛的身份信息，还可有效防伪，提高了对奶源信息的追根溯源的便捷性和准确性。
附图说明
53.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
54.图1是本技术实施例提供的奶源信息确定系统的场景示意图；
55.图2是本技术实施例中提供的奶源信息确定方法的一个实施例流程示意图；
56.图3是本技术实施例中提供的奶源信息确定装置的一个实施例结构示意图；
57.图4是本技术实施例中提供的计算机设备的一个实施例结构示意图；
58.图5是本技术实施例中提供的第一鼻纹图像的一个示意图。
具体实施方式
59.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
60.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
61.在本技术中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本技术，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本技术。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本技术的描述变得晦涩。因此，本技术并非旨在限于所示的实施例，而是与符合
本技术所公开的原理和特征的最广范围相一致。
62.本技术实施例提供一种奶源信息确定方法、装置、服务器及存储介质，以下分别进行详细说明。
63.如图1所示，图1是本技术实施例提供的奶源信息确定系统的场景示意图，该奶源信息确定系统可以包括多个终端100和服务器200，终端100和服务器200网络连接，服务器200中集成有奶源信息确定装置，如图1中的服务器，终端100可以访问服务器200。
64.本技术实施例中服务器200主要用于获取奶牛的第一鼻纹图像；对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；基于身份信息，确定奶源信息。
65.本技术实施例中，该服务器200可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如本技术实施例中所描述的服务器200，其包括但不限于计算机、网络终端、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(cloud computing)的大量计算机或网络服务器构成。本技术的实施例中，服务器与终端之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，基于第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project，3gpp)、长期演进(long term evolution，lte)、全球互通微波访问(worldwide interoperability for microwave access，wimax)的移动通信，或基于tcp/ip协议族(tcp/ip protocol suite，tcp/ip)、用户数据报协议(user datagram protocol，udp)的计算机网络通信等。
66.可以理解的是，本技术实施例中所使用的终端100可以是既包括接收和发射硬件的设备，既具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种终端可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。具体的终端100具体可以是台式终端或移动终端，终端100具体还可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的一种。
67.本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本技术方案的一种应用场景，并不构成对本技术方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的终端，或者服务器网络连接关系，例如图1中仅示出1个服务器和2个终端。可以理解的，该奶源信息确定系统还可以包括一个或多个其他服务器，或/且一个或多个与服务器网络连接的终端，具体此处不作限定。
68.另外，如图1所示，该奶源信息确定系统还可以包括存储器300，用于存储数据，如存储奶牛的鼻纹图像和奶源信息确定数据，例如奶源信息确定系统运行时的奶源信息确定数据。
69.需要说明的是，图1所示的奶源信息确定系统的场景示意图仅仅是一个示例，本技术实施例描述的奶源信息确定系统以及场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着奶源信息确定系统的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
70.接下来，介绍本技术实施例提供的奶源信息确定方法。
71.本申实施例奶源信息确定方法的实施例中以奶源信息确定装置作为执行主体，为了简化与便于描述，后续方法实施例中将省略该执行主体，该奶源信息确定装置应用于服
务器，该方法包括：获取奶牛的第一鼻纹图像；对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；基于身份信息，确定奶源信息。
72.请参阅图2至图5，图2为本技术实施例中提供的奶源信息确定方法的一个实施例流程示意图，该奶源信息确定方法包括：
73.201、获取奶牛的第一鼻纹图像；
74.一些动物的鼻子上都是有纹路的，而且是独一无二的，就像人的指纹一样，不会随着它们的成长而发生变化，具有唯一性和不变性，如一些宠物，猫狗，还有一些动物如猪、牛等。如图5所示，为奶牛的第一鼻纹图像。一般情况下，可以在用户购买的奶制品的包装盒上，设置有生产该奶制品的奶牛的第一鼻纹图像，因此，当用户通过终端扫描包装盒上的第一鼻纹图像时，即可获取到奶牛的第一鼻纹图像。
75.202、对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；
76.在本技术的一些实施例中，对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像，包括：对第一鼻纹图像进行灰度处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
77.其中，灰度处理，并不会影响鼻纹图像的纹理特征信息，而且各像素点只需一个灰度值便可表示，大大提高了图像处理效率。基于灰度处理，计算接收图像各像素点的灰度值，取值范围是0-255，得到鼻纹图像灰度图。
78.在本技术的一些实施例中，对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像，包括：对第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
79.由于用户拍摄环境的影响或者拍摄角度以及存在运动状态时进行拍摄的影响，使得第一鼻纹图像的质量明显下降，因此，通过多第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，可以有效增强后续对鼻纹图像的识别准确度。
80.在本技术的一个具体实施例中，对第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，得到处理后的第二鼻纹图像，包括：对第一鼻纹图像进行图像去噪处理；对去噪处理后的图像进行对比度增强处理，得到第二鼻纹图像。其中，图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。具体的，本技术可以采用中值滤波方式进行去噪，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈w)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。w为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。而对比度增强或者称为对比度拉伸就是图像增强技术的一种，它主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来更加清晰。具体的，本技术采用对比度增强方法包括线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等。
81.203、基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；
82.其中，奶牛的身份信息可以是对应的一串编码，并且每个编码都是独一无二的。
83.在本技术的一些实施例中，基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息，包括：将第二鼻纹图像输入预先训练的鼻纹识别模型中，生成识别结果；基于识别结果，确定奶牛的身份信息。
84.在采用鼻纹识别模型前，本技术的一些实施例中还包括：构建基础鼻纹深度学习网络。为了能够获取到鼻纹识别准确率较高的模型，本实施例构建基础鼻纹深度学习网络采用resnet50作为骨架网络，还可以根据实际应用需求采用其他网络，此处不作具体限制。具体地，本实施例通过采用resnet50作为骨架网络，接着引入注意力模型强化网络，然后采用损失函数来收敛整个网络，最后通过softmax层输出分类结果，以构建该基础鼻纹深度学习网络，其中，该基础鼻纹深度学习网络可以理解为包括预处理图像数据的输入层、用于鼻纹特征提取的卷积层、用于进一步鼻纹特征提取的采样层、用于鼻纹特征压缩的池化层、用于对鼻纹进行分类的全连接层，以及用于输出鼻纹分类结果的softmax层等等，能够在一定程度上保证鼻纹识别的准确率。对数据库中的猫图像进行标注，得到用于训练的分割数据集。在本实施例中，鼻纹数据集是预先处理和制作好的鼻纹训练集以及鼻纹测试集。具体地，本实施例可以根据实际应用需要的数据类型在数据库中进行索引，以快速准确的获取到预先处理和制作好的鼻纹训练集以及鼻纹测试集，以供后续进行训练。将鼻纹数据集输入基础鼻纹深度学习网络中进行迭代训练操作，得到训练好的鼻纹分类模型。
85.在本实施例中，训练好的鼻纹分类模型是用于识别鼻纹图像的鼻纹特征，并能够提取出的鼻纹特征进行鼻纹分类的模型。
86.具体地，本实施例通过利用预先处理和制作好的鼻纹训练集以及鼻纹测试集对基础鼻纹深度学习网络进行大量的迭代训练，从而获取到能够得到用于识别鼻纹图像的鼻纹特征，并能够提取出的鼻纹特征进行鼻纹分类的鼻纹分类模型。截取鼻纹分类模型中从输入层到输出特征的层，作为鼻纹特征提取模型。
87.在本实施例中，截取鼻纹分类模型中从输入层到输出特征的层可以理解为截取鼻纹分类模型中用于预处理图像数据的输入层、用于鼻纹特征提取的卷积层、用于进一步鼻纹特征提取的采样层以及用于鼻纹特征压缩的池化层，具体还可以根据实际应用需求进行截取，此处不作具体限制。
88.具体地，截取鼻纹分类模型中从输入层到输出特征的层具体可以截去鼻纹分类模型中的全连接层之后的层，保留从输入层到输出特征的层作为鼻纹特征提取模型。
89.本实施例通过利用resnet50作为骨架网络，接着引入注意力模型强化网络，然后采用损失函数来收敛整个网络，最后通过softmax层得到分类结果得到基础鼻纹。利用制作好的鼻纹训练集和测试集对基础鼻纹深度学习网络进行大量的迭代训练得到鼻纹分类模型，然后，截取模型到输出特征的层得到最终的鼻纹识别模型。
90.在本技术的另一些实施例中，基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息，包括：将第二鼻纹图像与预设的鼻纹图像数据库中的鼻纹图像进行匹配，得到匹配结果；若匹配成功，则获取与第二鼻纹图像匹配成功的目标鼻纹图像对应的奶牛身份信息。
91.204、基于身份信息，确定奶源信息。
92.在本技术的一些实施例中，基于身份信息，确定奶源信息，包括：基于身份信息，获
取奶牛的养殖信息；基于养殖信息，确定奶源信息。其中，奶牛的养殖信息可以包括养殖地信息、为食饲料信息以及奶牛养殖年数信息等。
93.相较于传统方法，在溯源成本高，并且不方便用户查阅的情况下，本技术创造性的提出，可以通过识别奶牛的第一鼻纹图像，从而对其进行鼻纹识别，高效的确认每个奶制品对应的奶牛的身份信息，还可有效防伪，提高了对奶源信息的追根溯源的便捷性和准确性。
94.为了更好实施本技术实施例中奶源信息确定方法，在奶源信息确定方法基础之上，本技术实施例中还提供一种奶源信息确定装置，如图3所示，奶源信息确定装置310包括第一获取单元301、第一预处理单元302、第一确定单元303以及第二确定单元304：
95.第一获取单元301，用于获取奶牛的第一鼻纹图像；
96.第一预处理单元302，用于对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；
97.第一确定单元303，用于基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；
98.第二确定单元304，用于基于身份信息，确定奶源信息。
99.在本技术的一些实施例中，第一确定单元303，具体用于：
100.将第二鼻纹图像输入预先训练的鼻纹识别模型中，生成识别结果；
101.基于识别结果，确定奶牛的身份信息。
102.在本技术的一些实施例中，第一确定单元303，包括：
103.将第二鼻纹图像与预设的鼻纹图像数据库中的鼻纹图像进行匹配，得到匹配结果；
104.若匹配成功，则获取与第二鼻纹图像匹配成功的目标鼻纹图像对应的奶牛身份信息。
105.在本技术的一些实施例中，第一预处理单元302，具体用于：
106.对第一鼻纹图像进行灰度处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
107.在本技术的一些实施例中，第一预处理单元302，具体包括：
108.第一图像质量增强处理单元，用于对第一鼻纹图像进行图像质量增强处理，得到处理后的第二鼻纹图像。
109.在本技术的一些实施例中，第一图像质量增强处理单元，包括：
110.对第一鼻纹图像进行图像去噪处理；
111.对去噪处理后的图像进行对比度增强处理，得到第二鼻纹图像。
112.在本技术的一些实施例中，第二确定单元304，具体用于：
113.基于身份信息，获取奶牛的养殖信息；
114.基于养殖信息，确定奶源信息。
115.本技术提供一种奶源信息确定装置310，包括第一获取单元301，用于获取奶牛的第一鼻纹图像；第一预处理单元302，用于对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；第一确定单元303，用于基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；第二确定单元304，用于基于身份信息，确定奶源信息。相较于传统方法，在溯源成本高，并且不方便用户查阅的情况下，本技术创造性的提出，可以通过识别奶牛的第一鼻纹图像，从而对其进行鼻纹识别，高效的确认每个奶制品对应的奶牛的身份信息，还可有效防伪，提高了对奶源信息的追根溯源的便捷性和准确性。
116.除了上述介绍用于奶源信息确定方法与装置之外，本技术实施例还提供一种服务器，其集成了本技术实施例所提供的任一种奶源信息确定装置，服务器包括：
117.一个或多个处理器；
118.存储器；以及
119.一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行上述奶源信息确定方法实施例中任一实施例中的任一方法的操作。
120.本技术实施例还提供一种服务器，其集成了本技术实施例所提供的任一种奶源信息确定装置。参阅图4，图4是本技术实施例提供的服务器一个实施例结构示意图。
121.如图4所示，其示出了本技术实施例所设计的奶源信息确定装置的结构示意图，具体来讲：
122.该奶源信息确定装置可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储单元402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的奶源信息确定装置结构并不构成对奶源信息确定装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
123.处理器401是该奶源信息确定装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个奶源信息确定装置的各个部分，通过运行或执行存储在存储单元402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储单元402的数据，执行奶源信息确定装置的各种功能和处理数据，从而对奶源信息确定装置进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
124.存储单元402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储单元402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储单元402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据奶源信息确定装置的使用所创建的数据等。此外，存储单元402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储单元402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储单元402的访问。
125.奶源信息确定装置还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
126.该奶源信息确定装置还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
127.尽管未示出，奶源信息确定装置还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本技术实施例中，奶源信息确定装置中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储单元402中，并由处理器401来运行存储在存储单元402中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
128.获取奶牛的第一鼻纹图像；对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；基于身份信息，确定奶源信息。
129.相较于传统方法，在溯源成本高，并且不方便用户查阅的情况下，本技术创造性的提出，可以通过识别奶牛的第一鼻纹图像，从而对其进行鼻纹识别，高效的确认每个奶制品对应的奶牛的身份信息，还可有效防伪，提高了对奶源信息的追根溯源的便捷性和准确性。
130.为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。该计算机可读存储介质中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种奶源信息确定方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
131.获取奶牛的第一鼻纹图像；对第一鼻纹图像进行图像预处理，得到处理后的第二鼻纹图像；基于第二鼻纹图像，确定奶牛的身份信息；基于身份信息，确定奶源信息。
132.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
133.以上对本技术实施例所提供的一种奶源信息确定方法、装置、服务器及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。