一种基于Faster R-CNN和HMM的哺乳母猪姿态转换识别方法

    公开(公告)号:CN109711389B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN201910041539.4

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于Faster R‑CNN和HMM的哺乳母猪姿态转换识别方法,步骤为:1.深度图像质量增强;2.用改进Faster R‑CNN识别母猪姿态,以每帧概率最大的姿态作为姿态序列;并将概率最大的前5个检测框作为候选区域;3.用长度为5的中值滤波修正姿态序列分类错误;用视频段姿态转换次数检测疑似转换片段;在疑似转换片段中,用维特比算法根据候选区域构建母猪定位管道;4.在定位管道中,用最大类间方差法分割各帧母猪,计算母猪身体各部分高度,形成高度序列;5.将高度序列输入HMM模型,将疑似转换片段分为姿态转换与未转换片段;对单一姿态片段和姿态转换片段分类,获得识别结果。本发明能在光线变化及夜间场景下,自动母猪姿态转换识别,为高危行为识别打下基础。

    一种自然果园场景下的芒果高精度检测方法

    公开(公告)号:CN111507967B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202010306354.4

    申请日:2020-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种自然果园场景下的芒果高精度检测方法,包括:建立自然场景下的芒果数据库;构建基于Mask Scoring R‑CNN的初步网络结构;在ROI Align层后增加一个并行训练的BoxIOU分支,为RPN输出的候选框预测IOU得分;测试阶段BoxIOU分支预测的IOU得分与相应的分类置信度进行耦合,再将耦合后的分值替代原本的分类置信度作为后处理阶段的非极大抑制的排列依据;利用训练后的BoxIOU MangoNet进行芒果果实的检测和分割。该方法为果实目标筛选出定位更准确的检测框,简单有效,能够解决自然果园场景下受复杂环境干扰的检测分割难题。

    一种基于柑橘冠层光谱响应的灌溉系统和方法

    公开(公告)号:CN112931150B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202110152035.7

    申请日:2021-02-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于柑橘冠层光谱响应的灌溉系统和方法,首先获取柑橘园冠层光谱图像和柑橘的生长环境信息,通过GPRS技术传输至云服务器,云服务器对光谱数据进行处理后输入到预先训练好的水分胁迫指数预测模型中,得到整个柑橘园的水分胁迫状况图。上位机获取到整个园区的水分胁迫状况,将需要进行灌溉的区域提取出来,再通过模糊控制器计算出各个区域的灌溉量,然后通过无线传感器网络发送给各个灌溉控制节点,对整个园区进行灌溉,实现了对柑橘园水分的监测和灌溉,水资源得到了充分的利用。

    一种果园土壤聚类系统及方法

    公开(公告)号:CN110414610B

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN201910702143.X

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种果园土壤聚类系统及方法,该系统包括:依次连接的数据采集节点、数据传输网关、数据存储模块、数据处理模块和建模聚类模块;数据采集节点包括:电源模块和分别与电源模块电连接的处理器、传感器及通信模块;处理器分别与传感器、通信模块连接;通信模块通过所述数据传输网关将数据发送给所述数据存储模块;数据处理模块,用于将所述数据存储模块存储的数据进行预处理;建模聚类模块,根据机器学习算法中的K‑means聚类对预处理后的数据进行建模并聚类。该系统可对果园土壤类型进行聚类,让用户清楚的了解土壤的类型,有利于果园分块管理,能有效提高果园灌溉系统的效率,从而针对不同的土壤采取不同的灌溉方法。

    一种基于Mixup算法的柑橘黄龙病识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110135371A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910419761.3

    申请日:2019-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于Mixup算法的柑橘黄龙病识别方法及装置,该方法包括:将待分类的图像进行预处理,对预处理后的图像进行数据增强;将数据增强后的图像进行Mixup算法处理,建立样本之间的线性关系;对处理后的图像的像素点进行BN批量归一化处理,使所述像素点符合正态分布;将所述正态分布的像素点输入基于模型融合的深度可分离卷积分类模型,输出所述图像的分类结果。该方法解决了传统数据增强方法过于依赖原始图像和对抗性样本泛化性不足的局限性,采用基于模型融合的深度可分离卷积分类模型,提高了识别效率,降低了过拟合现象,鲁棒性强。

    一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法

    公开(公告)号:CN108196556A

    公开(公告)日:2018-06-22

    申请号:CN201711478980.6

    申请日:2017-12-29

    CPC classification number: G05D1/0808 G05D1/101

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法,所述系统包括:多个灌溉节点,与灌溉节点无线连接的无人机;每个灌溉节点包括:第一核心处理器,与第一核心处理器电连接的土壤温湿度传感器模块、双稳态电磁阀模块、GPS模块和第一无线通信模块;无人机包括:第二核心处理器,与第二核心处理器电连接的九轴运动传感器模块、无刷电机电子调速器模块、气压计模块、GPS电子罗盘二合一模块、第二无线通信模块和无线控制模块;第一无线通信模块和第二无线通信模块无线连接。本发明公开提供了基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法,将无人机技术应用在山地柑橘园中,有效减少柑橘种植的劳动力投入,提高了山地柑橘灌溉效率。

    一种基于深度卷积神经网络的单幅图像去雾方法

    公开(公告)号:CN107958465A

    公开(公告)日:2018-04-24

    申请号:CN201710990515.4

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 本发明涉及基于深度卷积神经网络的单幅图像去雾方法,步骤包括:获得输入图像,并将其经由预先训练好的粗景深图像提取网络处理,得到粗景深图像;构建景深图像细化网络;将粗景深图像和输入图像作为共同的输入送到景深图像细化网络中,得到精细化的景深图像;对大气散射系数进行估计,求解出透射率图像,对大气光值进行估计,最后根据大气散射模型的数学表达式,对输入图像进行去雾清晰化处理。本发明使用了深度卷积神经网络,能够较好地反映图像及其对应真实景深的图像之间的关系,并且对估计的大气光值进行了预处理使得其具有很强的适应性能,能在多种场景下实现较好地去雾清晰化,图像视觉还原效果极佳。

    双通信方式的无线传感器网络网关及控制方法

    公开(公告)号:CN103079294B

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201210553319.8

    申请日:2012-12-18

    CPC classification number: Y02D70/122

    Abstract: 本发明公开了一种双通信方式的无线传感器网络网关及控制方法,网关包括处理器模块,GPRS模块,串口通信模块,存储模块,无线通信模块,电源与充电模块。所述处理器模块分别和串口通信模块、存储模块以及无线通信模块连接,所述GPRS模块与串口通信模块连接,所述充电模块与供电电池连接。本发明处理器模块通过无线通信模块接收无线传感器网络的数据,进行数据解析并提取信息;串口通信模块连接处理器与GPRS模块,处理器通过串口模块控制GPRS的工作状态与信息的发送;当网络信号差或者网络故障时,保存信息在本地SD卡上,有效提高电池充电效率,延长节点生命周期。

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