基于深度学习的宠物情绪识别系统开发实践

1. 项目背景与核心目标

山东大学软件学院2026年的这个实训项目选择了"宠物情绪识别"作为研究方向，这背后反映了几个值得关注的趋势。首先，宠物经济正在成为新的增长点，据统计国内宠物市场规模已突破3000亿元，宠物主对科学养宠的需求与日俱增。其次，情感计算技术在医疗、教育等领域的成功应用，为跨领域创新提供了可能。

这个项目的核心目标是开发一套能够通过视觉分析识别宠物情绪状态的系统。不同于传统的行为观察，我们希望借助计算机视觉和深度学习技术，建立客观、可量化的情绪识别模型。这对于宠物健康监测、人宠互动优化等领域都有实际应用价值。

2. 技术方案选型与论证

2.1 视觉数据采集方案

我们选择了非接触式的视觉采集方案，主要基于以下考虑：

• 红外摄像头：解决低光照环境下的成像问题
• 4K分辨率摄像机：确保能够捕捉细微的面部表情变化
• 多角度布置：3个不同角度的摄像头组成阵列，减少识别盲区

特别注意：宠物（特别是猫）对陌生设备敏感，需要设计隐蔽式安装方案，避免影响其自然行为表现。

2.2 特征提取技术路线

经过对比测试，我们最终采用了混合特征提取策略：

这种组合方案在测试中达到了87.6%的识别准确率，比单一特征方法平均提升15%。

3. 模型构建与训练细节

3.1 数据集构建挑战

宠物情绪识别面临的最大挑战是标注数据的获取。我们采取了以下解决方案：

1. 与本地5家宠物医院合作，收集临床环境下的真实影像
2. 设计专门的标注工具，支持兽医专家远程协作标注
3. 采用数据增强技术，将原始2000组数据扩充至15000组

3.2 模型架构设计

最终采用的模型架构具有以下特点：

• 主干网络：改进的ResNet50，适应宠物面部特征
• 注意力机制：加入CBAM模块，提升关键区域识别
• 多任务学习：同时预测情绪类别和强度值

训练过程中的关键参数设置：
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