公开(公告)号：CN118155205A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410111285.X

申请日：2024-01-26

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 周传起 ,  侯文慧 ,  王玉伟 ,  郭丹丹 ,  操锐 ,  刘路 ,  张大山

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28

Abstract: 本发明公开了一种用于缺陷视觉检测的像素级标签生成方法及系统，方法包括：通过第一标注方式和第二标注方式对缺陷图像进行标注，生成第一标签文件和第二标签文件；生成第一标签文件和第二标签文件的标签掩码图；将第一标签文件对应的缺陷原图与对应的标签掩码图进行混合，将混合得到的第一图片转换为第二图片；获取第一标签范围，在所述第一标签范围内对所述第二图片进行阈值分割，生成伪像素掩码图，作为伪像素级标签文件。利用本发明实施例，能够不仅不会给网络引入大量噪声，还极大地减少了数据标注所需的时间，可以快速构建高精度的缺陷识别分割网络，满足实际生产质量检测的需求。

公开(公告)号：CN115641368B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202211344424.0

申请日：2022-10-31

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 侯文慧 ,  梅芳芳 ,  曹子昂 ,  王玉伟 ,  张大山 ,  刘路

IPC: G06T7/60 ,  G06T7/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种用于标定的离焦棋盘格图像特征提取方法，包括：S1、获取棋盘格图像；S2、检测亚像素精度的特征点，设计标签图像；S3、制作数据集；S4、设计深度编码解码的权重回归网络；S5、以模糊离焦图像为输入，以标签图像为输出对网络进行反复训练；S6、分析训练网络的输出图像，检测输出图像中每个灰度圆的灰度中心，即为特征点。本发明着眼于离焦图像像素级分析，通过对标签图像带权重像素级回归，使网络实现像素是否为特征点检测。对输入数据集进行加噪处理，使网络对采集图像噪声具有较强鲁棒性；同时将Unet网络中卷积层更换为残差块，以适应深层网络训练；按照标签图像中像素位置，在损失函数中设置不同权重，以提高特征点检测精度。

公开(公告)号：CN117455912A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311784225.6

申请日：2023-12-23

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王玉伟 ,  杨玲玲 ,  朱浩杰 ,  刘路 ,  侯文慧 ,  王旭 ,  杜辉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于三平面镜的玉米穗粒全景计数方法，包括如下步骤：步骤S1：搭建基于三平面镜的玉米穗粒全景计数系统，该系统主要包括三面平面镜、多个标准圆柱体、一个支撑底座、一个摄像机和光源，其中，平面镜反射其他视角下的玉米穗粒图像，标准圆柱体对相机进行标定，支撑底座固定玉米的位置，摄像机采集标准圆柱数据集和玉米穗粒数据集。本发明提供基于三平面镜的玉米穗粒全景计数方法，实现对玉米产量的精确估算。玉米穗粒全景计系统能够同时获取三个不同视角下的玉米穗粒图像并计算出整根玉米穗的粒数。相较于其他计数系统，该系统具有速度快、精度高等显著优点，能够更好地满足实际需求。

公开(公告)号：CN116912432A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202311185027.8

申请日：2023-09-14

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王玉伟 ,  徐洪志 ,  金时超 ,  王子龙 ,  饶元 ,  汪宇 ,  刘路 ,  侯文慧 ,  董萧

IPC: G06T17/00 ,  G01N21/25 ,  G01N21/64 ,  G01N21/84 ,  G06T15/00 ,  G06T15/50

Abstract: 本发明涉及三维测量技术领域，公开了一种高通量植物表型成像方法，包括如下步骤：步骤S1：搭建高通量植物表型成像系统，成像系统包括高光谱相机、数字投影仪、白光光源、荧光激发光源、工控机和待测植物；步骤S2：保持整个植物表型成像系统稳定，只打开白光光源照射待测植物，并利用高光谱相机采集待测植物的高光谱图像#imgabs0#；步骤S3：只打开荧光激发光源照射待测植物，激发待测植物的叶绿素荧光，并利用高光谱相机采集待测植物的高光谱图像#imgabs1#。本发明提出的一种高通量植物表型成像方法与成像系统，能够高效地获取植物的三维点云图像、高光谱图像和叶绿素荧光图像，相互之间存在像素级映射关系，具有非接触、速度快、精度高、鲁棒性强等优点。

公开(公告)号：CN116486173A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310483086.7

申请日：2023-05-04

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 梅芳芳 ,  侯文慧 ,  周传起 ,  王玉伟 ,  王宇杰 ,  张大山

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/68

Abstract: 本发明公开了一种小样本集下基于深度网络的梨缺陷分类方法，步骤如下：步骤S1：采集不同缺陷类型的梨图像，建立缺陷图像数据库；步骤S2：将缺陷梨图像划分为图像块，并根据缺陷分类；将图像缺陷做成标签，形成mat文件，作为小样本数据集标签；步骤S3：提取每个图像块的多种特征，并进行归一化；步骤S4：将图像块的多种特征按顺序合并成mat文件，形成特征向量；步骤S5：重复步骤S1至步骤S4提取每个图像块特征向量，形成特征矩阵，并与标签数据合并为小样本数据集；按8:2的比例将数据集划分为训练数据集和测试数据集；步骤S6：构建深层网络对数据集进行训练，实现特征融合和选择；步骤S7：提取图像块的多种特征，利用训练好的网络对特征进行智能分类。

公开(公告)号：CN119339326A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411398465.7

申请日：2024-10-09

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 刘路 ,  汪苗 ,  苏宇辰 ,  孙燕 ,  孙容 ,  王玉伟 ,  侯文慧 ,  姜润深 ,  刘素梅

IPC: G06V20/52 ,  A01K45/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开了一种基于笼养模式下异常病鸡的实时监测方法及装置，方法包括：通过图像采集单元，实时采集笼养鸡鸡粪传送带上的鸡粪图像；利用异常粪便识别分类模型，对鸡粪图像进行识别，得到鸡粪疫病类别；对鸡粪图像进行疫病等级划分；计算鸡粪传送带的传送带转速，当识别到异常鸡粪时，根据图像采集单元和鸡粪传送带的同步启动时刻、识别到异常鸡粪的时刻、传送带转速，计算异常鸡粪的位移；根据鸡笼长度、鸡笼总数和位移，确定异常鸡粪的来源笼位。利用本发明实施例，能够通过鸡粪智能化实时监测笼养鸡只的健康状态并进行异常程度等级划分，且对病鸡的所在位置更精确更简单地定位，对于推动家禽养殖行业智能化发展具备重要的意义。

公开(公告)号：CN119048887A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411142530.X

申请日：2024-08-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 侯文慧 ,  周传起 ,  郭丹丹 ,  王玉伟 ,  饶元 ,  张大山

IPC: G06V10/84 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种融合多模态信息的果实检测方法及装置，方法包括：获取包含待检测果实的RGB图像和对应的深度图像；对所述RGB图像和所述深度图像分别进行预处理；将预处理后的RGB图像和深度图像，输入预先训练好的RGB‑D双分支特征融合网络模型，输出果实区域的预测分割图像，其中，所述网络模型包括：RGB‑D双分支编码器、加强特征提取结构和解码器。利用本发明实施例，能够有效解决传统RGB单模态深度学习算法的果实识别检测在严重遮挡下精度较低的问题，实现快速有效的果实检测，推进水果种植生产自动化进程。

公开(公告)号：CN116468708B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202310456758.5

申请日：2023-04-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 侯文慧 ,  朱浩杰 ,  周传起 ,  王玉伟 ,  张大山 ,  刘路

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的单帧正交条纹标靶图像的特征点检测方法，构建单帧正交条纹图像的相位解码网络，采用具有残差模块的深层网络，以解决网络加深带来的训练难题；优化损失函数，以提高网络的解码精度，获取准确的截断相位，从而准确地检测标靶特征点；所设计的网络经多质量样本训练后，即使在离焦模糊情况下仍能够计算单帧正交条纹的截断相位，从而准确提取特征点，因此在标定时可适应不同的焦距，自适应性强，灵活性高，对噪声的鲁棒性强。

公开(公告)号：CN117115668A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311374559.6

申请日：2023-10-23

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 饶元 ,  万天与 ,  王坦 ,  金秀 ,  侯文慧 ,  高祥 ,  王玉伟 ,  柳迎春 ,  朱军

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种作物冠层表型信息提取方法、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明采用编码器‑解码器架构设计语义分割模型，融合基于多维权重聚合的动态卷积神经网络与基于级联自注意力的作物特征提取网络，增强对环境因素和作物生长分布差异的鲁棒性。在编、解码器连接处引入作物上下文信息提取模块，并联有效的空洞卷积组合捕获作物冠层像素点与其邻域像素点特征以辅助分类决策，提升模型对作物冠层像素与背景像素的辨别能力。构建作物多尺度特征聚合模块优化解码器结构，提升模型对由于作物特性或基因型导致的小尺度作物个体识别效果，以兼顾更多作物品种的表型提取。本发明能够提升作物冠层表型信息的提取效率与精度。

公开(公告)号：CN116721059A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310511669.6

申请日：2023-05-09

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 曹子昂 ,  侯文慧 ,  周传起 ,  杨智杰 ,  梅芳芳 ,  王玉伟 ,  刘路

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/50 ,  G06T7/66 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了一种用于垄间果蔬计数的视觉检测计数方法，本发明的技术方案在YOLOv8网络的基础上添加自动计数功能，将YOLOv8网络原有的CIoU损失函数优化为Alpha‑IoU损失函数，增加其检测精度。将FasterNet与YOLOv8网络深度融合，打造更快的检测网络，为实时检测提供了一定的保障，同时将YOLOv8算法进行优化，实现在跟踪检测果蔬的同时对果蔬ID进行自动统计。