一种初生鸭分拣装置和性别分类方法

    公开(公告)号:CN116897860A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311025650.7

    申请日:2023-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种初生鸭分拣装置和性别分类方法,属于初生鸭性别分类技术领域,为了解决现有初生鸭性别分类过程中对初生鸭健康造成伤害的技术问题,初生鸭分拣装置包括:传送机构,所述传送机构包括输入侧、输出侧以及位于所述输入侧和所述输出侧之间的分类机构;其中,所述输出侧包括母鸭输出侧和公鸭输出侧;分类机构,所述分类机构包括三通道选择门,所述三通道选择门通过旋转获取位于所述输入侧的初生鸭,并经核心模块对所述初生鸭进行性别分类后,经所述输出侧输出;所述分类机构还包括隔音外壳和位于所述隔音外壳内部的麦克风,所述麦克风与所述核心模块连接,以用于获取所述初生鸭的声音信号,并将所述声音信号传输至所述核心模块。

    基于机器视觉的母猪发情行为检测方法

    公开(公告)号:CN108717523B

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN201810383668.7

    申请日:2018-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的母猪发情行为检测方法,首先通过母猪生活视频训练出爬跨行为判断模型;通过母猪生活视频获取到多只发情母猪的位移运动量信息、在公猪诱情情况下与公猪之间的接近程度,由爬跨行为判断模型判断出一定数量发情母猪的爬跨行为和爬跨行为的频次;将上述获取到的各只发情母猪的信息作为各训练样本对神经网络模型进行训练,得到母猪发情预警模型;当要检测母猪发情行为时,通过母猪视频获取到母猪的位移运动量信息、母猪爬跨行为频次以及公猪诱情情况下与公猪之间的接近程度,将上述信息输入到母猪发情预警模型中,判断出母猪是否发情,本发明能够快速且准确的检测出母猪的发情行为,减轻劳动强度的同时增加猪场收益。

    分辨率可调的农业现场图像无线传感器节点及控制方法

    公开(公告)号:CN102984820B

    公开(公告)日:2016-02-24

    申请号:CN201210507698.7

    申请日:2012-11-29

    Abstract: 本发明公开了分辨率可调的农业现场图像无线传感器节点及控制方法,传感器节点包括接收图像信号的感知模块、处理器模块、WIFI无线通信模块和供电模块,其特征在于,所述感知模块与处理器模块的一组I/O端口相连,处理器模块的另一组I/O端口与WIFI无线通信模块连接,各个节点与无线路由器之间形成自组织的无线图像传感器网络,通过无线网络协议与远程计算机终端进行通信。本发明可以,通过计算机可远程调节分辨率,调节范围在30万像素到300万像素之间,可灵活地采集不同像素的图像,并利用ARM处理器运行各种图像压缩算法,通常情况下文件较小的图像更适合在无线网络中快速传输。

    一种多光谱图像无线传感器节点及其控制方法

    公开(公告)号:CN105208249A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510546444.X

    申请日:2015-08-28

    Abstract: 本发明公开了一种多光谱图像无线传感器节点,包括光谱图像感知模块、系统控制模块、无线通信模块和供电模块,光谱图像感知模块包括滤光片,无线通信模块将远程服务器端的指令传输给系统控制模块,系统控制模块控制光谱图像感知模块选择滤光片并采集光谱图像,光谱图像存储在系统控制模块的内存中进行预处理后压缩保存在SD卡中或者本地Flash中,根据RTP协议将压缩后的图像进行分包处理,最后交由无线通信模块发送到远程服务器端,供电模块分别与光谱图像感知模块、系统控制模块、无线通信模块相连接。本发明的传感器节点,具有远程操控多光谱图像节点采集图像、传输图像,可以形成自组织网络,从而形成对农作物更大范围的监测覆盖。

    一种基于Sentinel-2A/B数据的水稻种植面积提取方法

    公开(公告)号:CN113033670B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202110333793.9

    申请日:2021-03-29

    Abstract: 本发明为克服对于地块破碎的水稻种植面积估算精度较低的缺陷,提出一种基于Sentinel‑2A/B数据的水稻种植面积提取方法,包括以下步骤:获取目标区域的Sentinel‑2A/B数据并对其进行拼接、裁剪操作,得到完整的遥感图像后对其进行预处理;建立特征工程,提取遥感图像的光谱特征、指数特征、纹理特征后进行叠加;通过不同的监督分类方法进行目标作物分类;对目标作物分类结果进行精度评估,选择分类精度最高的目标作物分类结果,根据不同遥感图像样本的光谱范围差异提取水稻的阈值,构建面向对象的决策树分类规则集,提取得到水稻区域,进一步通过计算水稻像素点占遥感图像的比重,计算得到水稻种植面积。

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