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公开(公告)号：CN111881803A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010711196.0
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽农业大学 , 蒙城县京徽蒙农业科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的畜脸识别方法，以YOLOv3算法为基础构建卷积神经网络模型，依次引入DenseBlock单元和改进的SPP单元，通过调节DenseBlock单元的层数以及DenseBlock单元叠加使用的次数以控制参数数目；通过改进的SPP单元，对特征提取器输出的特征图采用三种不同大小的最大池化处理，最大池化处理后再与特征提取器输出的特征图进行拼接以获取多尺度信息，最终得到YOLOv3_DB_SPP识别模型。YOLOv3_DB_SPP识别模型能够在三个尺度特征图上对不同大小的目标进行检测，能够有针对性地识别样本中的多个目标；且在完成猪脸数据集上检测任务时，对单个样本和多只圈养样本的准确率均有提高，能够实现对远距离、有遮挡小目标的识别。
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公开(公告)号：CN110689898A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911128880.X
申请日：2019-11-18
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于生猪的音频信号的压缩方法及系统，属于音频信号的压缩传输技术领域。所述压缩方法包括：获取所述音频信号；将所述音频信号转换为数字信号模式；对所述音频信号进行加重处理；对加重处理后的所述音频信号执行归一化操作；对归一化操作后的所述音频信号进行加窗分帧处理；对加窗分帧处理后的所述音频信号进行端点检测以确定所述音频信号的有效信号部分；提取所述有效信号部分以作为预处理后的所述音频信号；采用谱减法压缩预处理后的所述音频信号。该压缩传输方法及系统能够解决现有技术中存在的生猪的音频信号在传输时出现的信息碰撞和拥塞的技术问题。
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公开(公告)号：CN109784417B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910078350.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明实施方式提供一种黑毛猪肉图像的识别方法，属于黑毛猪肉的新鲜度识别技术领域。所述识别方法包括：预设一残差网络模型；采用预设的数据库对残差网络模型进行训练，初始化残差网络模型的参数和残差网络模型的各个变量的权重，其中，数据库包括至少一张猪肉的图像；将LReLU函数作为自适应网络的激活函数；采用预设的样本集再次训练残差网络模型，其中，样本集包括至少一张黑毛猪肉的图像；输出残差网络模型；采用残差网络模型识别黑毛猪肉图像。该黑毛猪肉图像的识别方法提高了黑毛猪肉图像新鲜度的识别率。
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公开(公告)号：CN110093461A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910510132.1
申请日：2019-06-13
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及猪流行性腹泻病毒、猪传染性胃肠炎病毒、猪A群轮状病毒和猪德尔塔冠状病毒的四重RT-PCR检测引物及试剂盒，属于分子检测技术领域。本发明所述四重RT-PCR检测引物，包括猪流行性腹泻病毒检测引物PEDV F和PEDV R；猪传染性胃肠炎病毒检测引物TGEV F和TGEV R；猪A群轮状病毒检测引物PoRV F和PoRV R；和猪德尔塔冠状病毒检测引物PDCoV-F和PDCoV-R。本发明所述引物特异性强，具有可重复性，灵敏度高，且临床可靠性高。
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公开(公告)号：CN109784417A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910078350.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
Abstract: 本发明实施方式提供一种残差网络模型及其训练方法、系统、识别方法及系统，属于黑毛猪肉的新鲜度识别技术领域。所述残差网络模型包括多个残差模块，每个所述残差模块包括串联的至少一个卷积层和一个池化层，所述卷积层用于对输入的黑毛猪肉图像进行滤波处理，所述池化层用于对处理后的所述黑毛猪肉图像进行进一步整合，每个所述残差模块的输入端和输出端连接；自适应网络，与所述残差模块连接，用于对所述黑毛猪肉图像进行识别和分类。该残差网络模型具备对黑毛猪肉图像的高精度识别功能；该训练方法、系统可以训练出高精度识别功能的残差网络模型；该识别方法、系统通过采用残差网络模型对黑毛猪肉进行识别，提高了黑毛猪肉图像新鲜度的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102757940A
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201210172184.0
申请日：2012-05-29
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明为一种鸭黄病毒及以该毒株制备油乳灭活疫苗的制备方法，属于兽医传染病领域。所述鸭黄病毒为鸭黄病毒AH-F10株，保藏编号为：CCTCC V201213。本发明通过临床分离纯化病毒，将纯化后的病毒液经过甲醛灭活，与油乳佐剂乳化后制成鸭黄病毒灭活油乳剂疫苗。本发明所制备的鸭黄病毒灭活疫苗具有较好的免疫效果，对动物的不良反应较小，在暂无商品疫苗的情况下，适合小规模的养殖单位对鸭群免疫及科研实验使用。
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公开(公告)号：CN102210857A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201010138882.X
申请日：2010-04-02
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及一种提高猪圆环病毒2型(PCV2)全病毒灭活疫苗抗原量的制作方法。该方法的工艺过程主要包括细胞增殖PCV2培养灭活液的取得、4层无菌纱布的初效过滤、100KD中空纤维超滤膜组件的中效过滤和6KD中空纤维超滤膜组件的高效过滤。实验结果表明：该方法可使PCV2全病毒灭活疫苗抗原量浓缩提高10倍，且对经浓缩的PCV2抗原特性无任何影响，增强了疫苗的免疫效力。因此，该方法具有制作简便、易生产、成本低廉、质量可控、浓缩比率高、实际效果好、且无三废问题等优点。
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公开(公告)号：CN111881803B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010711196.0
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽农业大学 , 蒙城县京徽蒙农业科技发展有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的畜脸识别方法，以YOLOv3算法为基础构建卷积神经网络模型，依次引入DenseBlock单元和改进的SPP单元，通过调节DenseBlock单元的层数以及DenseBlock单元叠加使用的次数以控制参数数目；通过改进的SPP单元，对特征提取器输出的特征图采用三种不同大小的最大池化处理，最大池化处理后再与特征提取器输出的特征图进行拼接以获取多尺度信息，最终得到YOLOv3_DB_SPP识别模型。YOLOv3_DB_SPP识别模型能够在三个尺度特征图上对不同大小的目标进行检测，能够有针对性地识别样本中的多个目标；且在完成猪脸数据集上检测任务时，对单个样本和多只圈养样本的准确率均有提高，能够实现对远距离、有遮挡小目标的识别。
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公开(公告)号：CN110533604B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910676288.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于复原病猪反光器官图像的方法、系统及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：以预设的像素块对图像的待修复区域进行预标记以形成预标记图像；对预标记图像进行二值化处理以形成二值化图像；对二值化图像进行形态学的闭操作以形成预处理图像；将预处理图像与图像进行叠加以得到标记后的图像；对标记后的图像进行图像修复。该方法、系统及存储介质可以相对于现有技术中的图像复原方法而言，具备更好的修复效果和更高的修复效率。
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公开(公告)号：CN111690769A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910670437.9
申请日：2019-07-24
Applicant: 安徽农业大学
IPC: C12Q1/70 , C12Q1/6851
Abstract: 本发明公开了一种猪细小病毒7型SYBR Green I荧光定量PCR检测方法，包括如下步骤：S1、制备特异性引物；根据Gen Bank登录的PPV7(Gen Bank:KU563733.1)Cap基因核苷酸序列，设计用于PPV7的特异性引物(F1、R1)；PPV7特异性引物上游引物F1：PPV7-F1(5'-GCGACCAGTCGAAAGTCTTC-3')，PPV7特异性引物下游引物R1：PPV7-R1(5'-TTGGTGTTGCCCATTCTGTA-3')，扩增核酸片段大小为169bp；S2、重组质粒标准品制备并提取DNA；本发明为建立一种能够快速、特异、敏感、简便、特异性好的检测猪细小病毒7型的SYBR Green I荧光定量PCR方法，本发明根据Gen Bank登录的PPV7(Gen Bank:KU563733.1)Cap基因核苷酸序列，设计一对用于PPV7的特异性引物，扩增169bp的PPV7衣壳蛋白基因，构建重组质粒，以其作为标准品建立了SYBR Green I荧光定量PCR检测方法，得到标准曲线、溶解曲线，并对灵敏性、特异性和重复性进行验证。
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