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公开(公告)号：CN119006533A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411023675.8
申请日：2024-07-29
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/269 , G06T7/246 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供了一种群养母羊尾部光流图自动提取方法，属于群羊智能化养殖技术领域。主要包括：群养活动视频数据采集；利用基于深度学习的关键点检测算法识别群羊中的羊只及其骨架关键点；根据识别到的羊体尾椎末端处于羊体目标框的位置进行容差扩展，确定每只羊的尾部位置；计算群养活动数据的光流图，根据每只羊的尾部位置截取群羊的尾部光流图。本发明有助于获取群养环境下每只母羊的尾部运动信息，是检测母羊摇尾行为的基础，以此检测群羊中是否存在疑似发情的母羊，便于养殖人员及时、准确地掌握复杂活动环境下母羊发情信息，节约人工操作成本。
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公开(公告)号：CN118383291A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410667792.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: A01K29/00 , A01K1/00 , G06T7/60 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云估重的育肥猪分栏系统，它包括数据采集与处理模块、无线数据传输模块、云服务器、分栏设备模块，其中：数据采集与处理模块：采集通道内实验猪只的深度数据，构建标准化育肥猪三维点云数据库；待测育肥猪只经过数据采集、体重估测流程后，获得估测的体重信息；无线数据传输模块：将体重信息上传至云服务器，并等待接受分栏指令；云服务器：比较体重信息与分群中值，将判断结果发送给分栏设备模块；分栏设备模块：基于生猪体重数据结果，选择开放多通道中的对应分栏口，完成生猪智能化分栏。本发明采用无接触式体重估计技术能够实现实时、自动化的体重监测，节省了人力和时间成本，提高养殖场的生产效率。
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公开(公告)号：CN114842470B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210577277.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06M7/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种层叠式笼养模式下的鸡蛋计数及定位系统，包括：鸡蛋目标跟踪计数模块：基于鸡蛋多类别目标检测模型和多目标跟踪DeepSORT算法实现鸡蛋的计数，并将不同类别的鸡蛋加以区分实现分别计数；速度显示屏定位及示数识别模块：利用卷积神经网络设计并训练了基于UNet算法的速度显示屏语义分割模型及基于CNN算法的速度显示屏目标分类模型，两者搭配共同实现了速度显示屏示数的识别从而得到蛋带运作的速度。本系统首次将目标跟踪算法应用于层叠式笼养模式下的鸡蛋计数中，避免出现重复计数的情况，提高了计数准确率。
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公开(公告)号：CN112331231B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202011326934.6
申请日：2020-11-24
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于音频技术的肉鸡采食量检测系统，它包括采音室、交换机、上位机、服务器，其中：采音室用于采集肉鸡啄食音频数据；交换机用于传输肉鸡啄食音频数据；上位机连接服务器并定时读取音频数据；服务器中运行的基于单分类支持向量机OC‑SVM执行肉鸡啄食声音分类识别模型算法，将声音分为啄食声音和非啄食声音，根据功率谱密度作为声音识别特征来精准判别啄食与非啄食；基于肉鸡啄食次数与采食量关系，获得肉鸡采食量。本发明以音频检测技术为载体，通过对肉鸡进食时的啄食次数，分析确定啄食次数与采食量的关系，利用啄食次数与采食量的高相关性计算肉鸡采食量。
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公开(公告)号：CN117671586A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311621067.2
申请日：2023-11-29
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/56 , G06K17/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/24
Abstract: 本发明公开了一种笼养蛋鸡弱死鸡检测一体化设备，它包括数据采集部分、边缘计算部分、网络传输部分、数据处理部分、运动平台部分、可视化部分，其中：边缘计算部分部署弱死鸡目标检测模型，基于多源数据融合进行弱死鸡目标检测。本专利提出一种基于机器视觉的多源数据融合判断弱鸡的方法，提高弱鸡检测准确率。同时提出通过增加死鸡特征，综合判断死鸡的死鸡判决方法，降低死鸡的误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117617133A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311634297.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于采食行为的哺乳期母猪精准饲喂系统，以哺乳期母猪为研究对象，以磁导航机器人为运动平台，通过搭载RGB相机获取哺乳期母猪采食行为数据，构建基于目标检测算法的哺乳期母猪异常采食行为模型，并对该模型进行优化，将优化后的模型部署至云服务器平台，实现对哺乳期母猪采食行为和料槽余料检测，最终形成精准饲喂策略。为猪只精准管理提供一种有效支持，促进养殖业装备的智能化进程。
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公开(公告)号：CN116258405B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310104483.9
申请日：2023-02-08
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06Q10/0639 , A01K29/00 , A01K5/02 , H04W4/38 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/08 , G06V40/10 , G06V10/12 , G06V10/82 , F16M11/28 , F16M11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于双路网络的母猪体况自动评分系统，它包括：数据采集与处理模块、数据存储与分析模块和数据展示模块，其中：数据采集与处理模块对配怀舍中的母猪进行数据自动采集与处理；处理后的信息通过无线传输至数据存储与分析模块；数据存储与分析模块对数据处理，基于母猪体况评分模型得到个性化精准饲喂策略；个性化精准饲喂策略通过无线传输至用户终端与配怀舍的饲喂器，其中：用户终端对个性化精准饲喂策略进行展示、查询；饲喂器依据个性化精准饲喂策略执行精准饲喂。本系统研制的母猪体况自动评分系统，可实现母猪体况快速分级，无需人工参与，可减少因人工体况评分
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公开(公告)号：CN117152499A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311038693.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于X光机系统的猪活体肋骨数精准快速智能化检测系统。使用猪活体肋骨数精准快速智能化检测算法获取猪活体肋骨数，猪活体肋骨数精准快速智能化检测算法的构建包括以下步骤：S1、采集数据集；S2、对数据集进行增强标注；S3、利用相应的数据集开发基于卷积神经网络的猪活体X光图像仰卧和俯卧的ResNet分类模型；S4、利用相应的数据集开发基于机器学习中的YOLOv5算法的目标检测模型；S5、将精准分类模型和目标检测模型进行整合封装，获得猪活体肋骨数精准快速智能化检测算法。该系统可精准快速的实现基于猪活体X光片图像的肋骨数检测，根据检测结果可筛选出多肋骨数的优秀个体作为种猪。
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公开(公告)号：CN114677624B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210269886.4
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F9/50 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的母猪分娩智能监测系统，它包括：数据采集模块；数据预处理模块；母猪分娩监测模块：基于轻量级目标检测模型对母猪姿态和仔猪目标进行监测；模型优化与部署模块：对训练好的模型进行量化，达到降低计算量和减少设备功耗的目的，将加速后的模型部署至Jetson Nano嵌入式设备上；数据存储与可视化模块：在边缘端实现母猪姿态转换频率和仔猪个数的计算，将文本信息传入云服务器进行存储，以PC端/移动终端的形式对围产期、泌乳期的母猪分娩行为进行可视化管理。形成安装简易，操作便捷的低成本系统，可以服务于绝大多数养殖人员，提升管理效率。
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公开(公告)号：CN114898405A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210585799.X
申请日：2022-05-27
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的便携式肉鸡异常监测系统，它包括：数据采集与处理模块，用于采集肉鸡的RGB图像数据、鸡舍的环境温度分布情况，并综合图像数据预处理模块返回的识别信息进行肉鸡异常分析判断；图像数据预处理模块，采用深层卷积神经网络建模，对图像中的目标快速识别与分类，快速进行鸡群打堆识别与鸡只粪便识别；客户端，用于展示数据采集与处理模块的分析判断结果。本申请基于边缘计算的便携式笼养肉鸡图像数据采集模块。为适应国内笼养鸡鸡舍狭小复杂的环境提出，轻便灵敏，运行稳定，性价比高，在笼养禽类养殖舍内可广泛适用。
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