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公开(公告)号：CN113598081A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110952774.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 安徽大学 , 安徽农道智能科技有限公司
IPC: A01K29/00
Abstract: 本发明特别涉及一种肉牛健康自动监测系统，包括采集通道和处理模块，所述的采集通道仅供单头牛进入，且设置有摄像头用于拍摄牛脸照片或视频，设置有压力和温度传感器用于采集牛的体重和体温；处理模块接收牛脸照片或视频后对单头牛进行识别并将传感器获取的数据与识别的牛的身份信息相关联，进而对牛的体重和体温数据进行分析与处理得到牛的健康状况并输出。其中，采集通道每次只能一头牛进入采集其相关数据，确保牛场中所有牛的数据都是独立的；此外，本发明通过拍摄牛场中每头牛的脸来对其身份进行识别，无需在耳朵上安装耳标，避免了背景技术中述及的诸多不足。
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公开(公告)号：CN116630971B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310904702.1
申请日：2023-07-24
IPC: G06V20/69 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于CRF_ResUnet++网络的小麦赤霉病孢子分割方法，与现有技术相比解决了难以针对样本为赤霉病孢子的小目标密集且存在粘连进行精准分割的缺陷。本发明包括以下步骤：小麦赤霉病孢子识别图像的获取；CRF_ResUnet++网络的构建；CRF_ResUnet++网络的训练；待分割小麦赤霉病孢子图像的获取；小麦赤霉病孢子分割结果的获得。本发明利用具有编码器解码器结构的Unet++对孢子图像进行初始分割，再在Unet++中引入残差块ResNet，以强化特征的传播能力，提取更多孢子细节信息，最后使用全连接条件随机场模型进行后处理，得到更精确的边缘和完整孢子区域。
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公开(公告)号：CN115588016A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211159179.6
申请日：2022-09-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法，包括如下步骤：利用无人机采集待检测麦田图像，并进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Lstm_PSPNet网络中得到倒伏区域分割图；所述的Lstm_PSPNet网络包括特征图计算模块、改进后的空间金字塔池化模块以及分割预测模块。本发明通过引入具有记忆长短期信息的能力的ConvLSTM神经网络，插入卷积注意力模块CBAM以及Tversky损失函数对PSPNet模型进行改进，将不同生育期之间的时序关系进行逐网络传递，从而提高分割精度。
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公开(公告)号：CN113678751B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110952783.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种肉牛体型参数获取与运动健康识别的智能过道装置，牛的身上穿戴有记录其步数和身份信息的计步器，行走过道供单头牛有序通过，体重计设置在行走过道内用于测量牛的体重，红外摄像机用于拍摄牛的三维红外图像，读卡器用于读取计步器中的信息，光电检测传感器分别在行走过道的入口和出口处各设置一个用于判断牛的通过状态，处理模块接收各传感器输出的数据并进行处理和分析。行走过道保证每次仅有一头牛通过，再通过设置多种传感器，可以全面的获得牛体型参数与健康数据，为养殖场制定科学的饲喂计划提供数据参考和决策依据；同时利用数据分析和挖掘技术能够实时诊断牛的个体异常，为养殖场规避损失和养殖风险提供重要的技术支撑。
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