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公开(公告)号：CN117953544A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410348589.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种目标行为监测方法及系统，方法包括：采集目标的单视角图片；将所述单视角图片输入预先训练的扩散模型，输出所述目标的一组多视角图片；将所述多视角图片输入预先训练的NeRF网络，输出所述目标的三维点云数据；将所述三维点云数据输入预先训练的分类网络，输出所述目标的行为模式。利用本发明实施例，能够通过深度学习技术提高目标行为的监测水平和准确性，不需要使用传感器监测目标的行为模式，降低成本，适应性较强，进一步高效和准确评估目标的生长发育状况。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113983960B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111184706.4
申请日：2021-10-12
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明公开了一种多频条纹投影非线性误差校正方法，具体包括以下步骤：步骤S1：搭建条纹投影系统；步骤S2：利用投影仪依次将多频条纹图案投射到被测物体表面，由于条纹投影系统存在非线性，摄像机采集到畸变的多频条纹图像；步骤S3：利用N步相移算法，计算各个频率条纹的截断相位；然后构建初始组合相位，并采用直方图均衡化处理得到校正组合相位；步骤S4：利用多频相位展开算法，对高频条纹的截断相位进行相位展开，恢复出高频条纹的绝对相位；步骤S5：通过条纹投影系统标定得到相位‑高度转换关系，将高频条纹的绝对相位转换为高度信息，重建出被测物体的三维形貌；本发明不需要预标定过程或额外采集条纹，且算法简单、灵活方便、适用性强。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115641577A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211344388.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5网络的果实识别方法，本发明着眼于农业果实检测，基于传统YOLOv5网络对损失函数进行改进并添加CBAM注意力机制，使得在保持原网络检测速度快的基础上，提高了检测精度，提升了网络的收敛速度，同时对果实图像进行图像增强和数据增强，提高了果实图像的对比度和YOLOv5网络的鲁棒性。相比于传统果实检测网络，本发明中提及的方法在兼顾检测速度的同时具有很好的检测精度，实用性强。
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公开(公告)号：CN115046717A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210640631.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法、装置及系统，方法包括：获取被测结构件的运动视频数据；针对运动视频数据中的每一帧图像，利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振动信号以及对应的空间权值；利用稀疏成分分析算法对所述振动信号进行解耦，得到更新后的振动信号，再根据更新后的振动信号对空间权值进行更新；利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值；根据优化后的空间权值对更新后的振动信号进行欧拉线性放大；利用欧拉相位放大算法对欧拉线性放大结果进行二次放大，得到可视化振型。本发明降低了光照条件变化以及噪音干扰对测量结果的影响，获得了高质量的可视化结构振型。
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公开(公告)号：CN114919881A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210698409.X
申请日：2022-06-20
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及青贮饲料加工技术领域，公开了自动远程监控玉米青贮料内部酸碱值的青贮包及存储系统，包括包体以及远程监控装置，包体中收容有玉米青贮料，远程监测装置包括ph传感器和远程监控组件，ph传感器附着在包体内，用于获取包体内玉米青贮料的酸碱值信息，远程监控组件用于远程获取酸碱值信息，并向监测人员进行展示。本发明的自动远程监控玉米青贮料内部酸碱值的青贮包，通过设置的远程监测装置，可远程监测包体内玉米青贮料的酸碱值信息，省时省力，方便快捷，规避了污染玉米青贮料的风险。
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公开(公告)号：CN114862876A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210556472.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正交条纹投影的快速深度分割方法，包括以下步骤，步骤S1：搭建条纹投影三维物体深度分割系统；步骤S2：利用深度学习网络模型训练得到目标物体图像对应的截断相位φX1(x,y)、φY1(x,y)；步骤S3：为了消除相位不敏感区域误分割引入的误差，对φX1(x,y)、φY1(x,y)整体相移π个单位后，将新相位信息拓展到[0,2π]以得到新截断相位φX2(x,y)、φY2(x,y)，从而得到不同相位信息下的两类截断相位；步骤S4：利用阈值分割提取目标物体的粗分割线后，通过形态学运算优化得到四个细分割线EX1(x,y)、EX2(x,y)、EY1(x,y)、EY2(x,y)；步骤S5：对EX1(x,y)、EX2(x,y)、EY1(x,y)、EY2(x,y)采用或与运算即可得到最终的深度分割结果D(x,y)，并利用边界描述标记优化结果展示。本发明仅使用一幅正交条纹图即可实现快速深度分割，具有成本低、计算速度快、分割精确度高、适用性广等优点。
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公开(公告)号：CN114841964A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210490922.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于偏差放大的轮胎滑移量测量方法、装置及系统，方法包括：在轮胎胎面上设置若干个标记点，并在轮胎滚动过程中采集标记点的原始图像；得到针对标记点的边缘检测结果；计算出该标记点的位置滑移量；根据所提取的像素重构出标记点的重构图像矩阵；利用偏差放大算法对重构图像矩阵进行处理，计算由形状变化所导致的形状滑移量；根据形状滑移量和位置滑移量之和获取总滑移量，根据形状滑移量对应的滑动方向以及位置滑移量对应的滑动方向确定出滑移矢量，将总滑移量以及滑移矢量作为分析和预测轮胎的磨损情况的依据。应用本发明实施例，提高了测量灵敏度。
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