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公开(公告)号：CN118729947A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411216133.2
申请日：2024-09-02
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉技术的家畜体尺三维测量方法及系统，方法包括：从不同角度对家畜进行图像捕捉，生成多视角图像集；在多视角图像之间进行特征点提取和匹配；根据匹配的特征点对，进行三维点云重建；将所述三维点云转换为三维网格模型，在所述三维网格模型上进行多参数体尺测量。利用本发明实施例，能够提供一种高效、精准、鲁棒性强的家畜体尺三维测量解决方案，以提高畜牧业的生产管理效率和科学育种水平。
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公开(公告)号：CN118485868A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410651132.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06V10/54
Abstract: 本发明公开了一种双模型结构的牛肉分级方法、装置和存储介质，所述方法包括将待测牛肉图像和标准模板图像输入到经过训练的比较模型中，得到相应的纹理丰富程度比较值，将所述纹理丰富程度比较值输入至增强模型中，以及获取每个比较值对应的等级概率等步骤。本发明利用牛肉等级标准样图来学习牛肉大理石纹的特征，使得训练图像与标准样图进行关联，提升了模型的鲁棒性。通过两两组合牛肉图像增大了样本的数量，提升了模型的泛化能力；将标准模板作为参照物，与待评级牛肉图像进行比较，提升结果的可靠性；而且使用增强模型进一步提升了整个系统的准确率。
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公开(公告)号：CN112102496B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202011034291.8
申请日：2020-09-27
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G06T17/20 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种牛体格测量方法、模型训练方法和系统，涉及人工智能技术，其中所述方法包括以下步骤：获取待测对象的3D点云数据；获取与所述3D点云数据处于同一坐标系下的三维点阵；根据所述3D点云数据中的各点与所述三维点阵中点的位置关系，将所述3D点云数据的各点的位置信息映射到所述三维点阵中，得到点阵信息；根据所述点阵信息得到多通道图像；将所述多通道图像输入到经过训练的模型中得到测量结果。本发明可以提升测量结果的精度。
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公开(公告)号：CN111738410B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010440542.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明公开了一种肉牛个体生长曲线获取方法、装置和存储介质。肉牛个体生长曲线获取方法包括从肉牛获取在小于等于t个月的多个生长时间下的各第三体征特征，设定u‑t个零值数据，将第1个月至第u个月生长时间下的各第三体征特征输入到第t个月对应的人工智能模型，获取人工智能模型的输出值，根据所述人工智能模型的输出值确定第三曲线参数，获取由所述第三曲线参数确定的个体生长曲线等步骤。本发明实施例使用经过训练的人工智能模型，可以利用肉牛群体的生长信息，从而预测单个肉牛的生长趋势。本发明广泛应用于肉牛生产技术领域。
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公开(公告)号：CN116777976A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310525342.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本申请公开了一种牛肉胴体眼肌面积自动测定方法和系统，包括：获取包含测量目标以及至少一个标定卡片的图像；根据所述标定卡片的特征从图像中识别出标定卡片；确定图像中标定卡片的边缘，并根据所述标定卡片的边缘拟合形状；根据拟合得到的形状确定标定位置的像素比例值；根据所述像素比例及构建图像像素比例场；获取用户框选目标时的坐标集合；根据所述坐标集合和所述像素比例场估算目标面积。通过本申请实施例可以在有限条件下实现准确测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110414369B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910605566.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种牛脸的训练方法及装置。具体而言，该牛脸的训练方法包括：根据通过所述深度学习网络提取的牛脸关键点与预先标记的牛脸关键点计算各个所述样本牛脸图像的损失值；根据所述样本牛脸图像的损失值对所述样本牛脸图像分类，将每个类别的所述样本牛脸图像对应的深度学习网络输入至第一训练分支以及第二训练分支进行训练；其中，所述第一训练分支用于训练所述样本牛脸图像的相对坐标值，所述第二训练分支用于训练所述样本牛脸图像的评分值；将待测的牛脸图像分别输入至训练后的每个类别的所述样本牛脸图像对应的深度学习网络，选取评分值满足预设阈值的相对坐标值，计算所述待测的牛脸图像的牛脸关键点。
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公开(公告)号：CN112102496A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011034291.8
申请日：2020-09-27
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明公开了一种牛体格测量方法、模型训练方法和系统，涉及人工智能技术，其中所述方法包括以下步骤：获取待测对象的3D点云数据；获取与所述3D点云数据处于同一坐标系下的三维点阵；根据所述3D点云数据中的各点与所述三维点阵中点的位置关系，将所述3D点云数据的各点的位置信息映射到所述三维点阵中，得到点阵信息；根据所述点阵信息得到多通道图像；将所述多通道图像输入到经过训练的模型中得到测量结果。本发明可以提升测量结果的精度。
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公开(公告)号：CN111951888A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010755437.1
申请日：2020-07-31
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明公开了一种牛肉脂肪酸组成预测方法、系统和存储介质，所述方法包括：对待测目标进行全基因组测序，获取所述待测目标的SNPs位点；根据预设置的SNPs位点，在所述待测目标的SNPs位点中筛选出有效的SNPs位点；将所述有效的SNPs位点输入到牛肉脂肪酸预测模型中，获取所述待测目标的牛肉脂肪酸组成。本发明实施例通过全基因组测序技术获取待测目标的SNPs位点，并在待测目标的SNPs位点中筛选出有效的SNPs位点，并将有效的SNPs位点输入到牛肉脂肪酸预测模型中，获取待测目标的牛肉脂肪酸组成，相较于现有的气相色谱法，大大提高了牛肉脂肪酸组成检测的效率。本发明可广泛应用于生物技术领域中。
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公开(公告)号：CN111738410A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010440542.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明公开了一种肉牛个体生长曲线获取方法、装置和存储介质。肉牛个体生长曲线获取方法包括从肉牛获取在小于等于t个月的多个生长时间下的各第三体征特征，设定u-t个零值数据，将第1个月至第u个月生长时间下的各第三体征特征输入到第t个月对应的人工智能模型，获取人工智能模型的输出值，根据所述人工智能模型的输出值确定第三曲线参数，获取由所述第三曲线参数确定的个体生长曲线等步骤。本发明实施例使用经过训练的人工智能模型，可以利用肉牛群体的生长信息，从而预测单个肉牛的生长趋势。本发明广泛应用于肉牛生产技术领域。
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公开(公告)号：CN110414369A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910605566.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明提供了一种牛脸的训练方法及装置。具体而言，该牛脸的训练方法包括：根据通过所述深度学习网络提取的牛脸关键点与预先标记的牛脸关键点计算各个所述样本牛脸图像的损失值；根据所述样本牛脸图像的损失值对所述样本牛脸图像分类，将每个类别的所述样本牛脸图像对应的深度学习网络输入至第一训练分支以及第二训练分支进行训练；其中，所述第一训练分支用于训练所述样本牛脸图像的相对坐标值，所述第二训练分支用于训练所述样本牛脸图像的评分值；将待测的牛脸图像分别输入至训练后的每个类别的所述样本牛脸图像对应的深度学习网络，选取评分值满足预设阈值的相对坐标值，计算所述待测的牛脸图像的牛脸关键点。
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