随着越来越多的家庭饲养多只宠物，传统智能喂食器的单一识别功能
，
已难以满足用户需求。
如何确保每只宠物都能公平进食？
如何实时了解不同宠物的健康状况？
如何通过信息分析优化喂养策略？这些问题正深深困扰着养宠用户。因此，AI 宠物识别技术应运而生，它主要有以下特点：
AI 多宠识别系统结合图像特征、体态分析和行为模式，通过混合识别策略，就能实现对不同宠物的精准区分。比如：无论是毛色相近的猫咪，还是体型相似的同窝猫，该技术都能进行高效识别，确保每只宠物的信息被准确记录。
多宠家庭面临的常见问题之一是食物被个别宠物独占，比如某些猫咪进食过量，而其他猫则摄入不足。AI 识别技术能精准判断每只宠物的进食情况，结合摄像头检测食物余量，并动态调整喂食计划，确保每只宠物都能按需进食，并始终享受最新鲜的食物。
AI 多宠识别系统不仅能记录每只宠物的进食情况，还能通过行为分析发现异常。例如，某只猫出现进食减少、活动量下降或行为异常的状况，系统可以及时提醒主人，有助
于早期发现健康问题，提供更及时的护理。
AI 多宠识别系统还能生成详细的宠物报告，包括每只宠物的进食量、活动水平、日常行为模式等。这些信息不仅可以帮助主人更好地了解宠物的习惯，还能作为健康检测的参考，甚至在必要时提供给兽医以进行更好的辅助诊断和治疗。
AI 多宠识别技术的革命性，在于它突破了传统宠物喂养设备的局限，为智能化、个性化的宠物喂养提供了全新方案。
1. 双模型架构：精准与效率的平衡
1.1 轻量级检测模型：部署在本地设备中，就能实时检测视频中的宠物主体，并快速过滤无宠物的片段，确保设备高效运行。
1.2 特征提取大模型：结合云端大模型（如通义千问、豆包等），可以对宠物的脸部、体型等细节进行高精度特征提取，支持复杂场景下的多宠区分。
2. 混合识别策略：双重保障提升准确率
2.1 基于向量检索的精准识别：通过预训练的宠物脸模型生成特征向量，再利用向量信息库（如阿里 DashVector）进行快速比对，就能实现
宠物
身份的
“秒级”匹配。
（向量检索运行原理模拟图
）
2.2 基于多模态的语义识别：当宠物面部信息缺失时，通过宠物的背影或侧身，再结合品种、毛色、体型等多维度信息，就能通过大模型分析完成精确的宠物识别。
3. 动态优化机制：让系统越用越聪明
3.1 自适应抽帧算法：支持动态调整视频抽帧频率——在宠物快速移动时可实现密集抽帧，静态时降低频率，兼顾效率与准确率。
（快速移动时密集抽帧
）
3.2 反馈学习闭环：用户手动纠正识别结果后，系统就会自动将反馈信息用于模型迭代，持续优化识别能力。
依托涂鸦智能强大的 AI 能力，多宠识别技术已进入量产落地阶段，并在多个宠物智能硬件中得到广泛应用。
（AI 多宠识别框架）
1. 信息驱动：构建高精度宠物档案
1.1 海量信息训练：
涂鸦累计收集超 25,000 张宠物全身图及 50,000 张宠物脸部图
，覆盖不同光照条件下的不同宠物品种与姿态，确保模型的泛化能力。
1.2 宠物档案动态生成：用户上传宠物信息后，系统可通过多模态大模型自动提取种类、品种、外貌特征，并生成唯一“宠物脸特征向量”存入信息库，为后续识别提供基准。
2. 双路径识别流程
2.1 优先路径（有宠物脸）：
2.2 备选路径（无宠物脸）：
2.3 系统优化：从速度到精度的全面提升
