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公开(公告)号：CN117670974A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311645635.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06T7/60
Abstract: 本申请的实施例涉及牲畜体型测定技术领域，公开了一种牲畜体尺测定方法、装置、电子设备和存储介质。上述牲畜体尺测定方法包括：采集牲畜的不同方向的目标图像；对于每个方向的所述目标图像，从中提取所述牲畜的初始体尺数据；对所述目标图像进行处理得到掩码图像，并将所述掩码图像中与所述初始体尺数据匹配度最高的体尺数据作为二维体尺数据；将所述二维体尺数据在所述掩码图像上的深度值映射至三维空间中得到三维体尺数据；根据每个方向对应的所述三维体尺数据之间的欧氏距离，获取所述牲畜的目标体尺数据。本申请的实施例提供的牲畜体尺测定方法，可以提升牲畜体尺测量的效率和准确度，以及避免牲畜和人类之间疾病传播的风险。
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公开(公告)号：CN117611996A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311526699.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 西北农林科技大学 , 西安星闪世图科技有限公司 , 中煤航测遥感集团有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于深度特征融合的葡萄种植区遥感影像变化检测方法，包括：步骤一，高分二号遥感影像数据处理。步骤二，构建变化检测数据集。步骤三，构建变化检测模型：步骤301，选取ResNet101作为主干网络。步骤302，构建ResCBAM模型。步骤303，设计上下文聚集模块。步骤304，设计深度特征融合模块。步骤四，模型训练与保存。步骤五，葡萄种植区遥感影像变化检测。本发明最终的交并比、召回率和F1值分别达到了77.22％、85.10％和87.15％，相较于目前主流变化检测方法分别提高了3.24、4.59、2.1个百分点。
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公开(公告)号：CN117392747A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311285486.3
申请日：2023-10-07
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的牲畜行为检测方法、系统及计算机设备，涉及计算机视觉技术领域，通过对多牲畜视频数据的采集和抽帧，使用翻转、旋转、裁剪、变形对采集的数据进行数据增强后，将YOLOv7‑tiny网络模型作为行为检测模型的骨干网络，以获取不同分辨率牲畜图像数据的行为信息，利用SPD卷积模块减少池化层对图片信息丢失的影响，利用小目标检测层增加网络对于微小模糊目标的感知能力，并结合CA注意力机制，加强网络对目标位置信息的敏感程度，在不损失精度的前提下将模型压缩到了最小；该方法可以高效地进行牲畜各种行为的检测，从而节省畜牧业从业人员的时间成本和劳工成本。
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公开(公告)号：CN117156463A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310941811.0
申请日：2023-07-28
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/185 , H04B17/391 , H04B17/382 , H04W16/22
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种物联网中基于QMIX的多无人机协同数据收集方法与系统，设计并明确网络场景、无人机的信道模型和能耗模型；构建优化目标，明确最小化用时最久无人机任务用时以及限制条件；根据场景及约束条件将问题转化为部分可观测的马尔科夫决策问题，进行状态空间、动作空间建模，并针对优化目标设计奖励函数；基于QMIX算法构建多无人机航迹规划算法，对模型训练，并将训练好的模型在与不同用户参数下与基准算法对比进行性能验证。本发明使用深度强化学习方法可得到一个最小化任务用时的次优解，降低其使用传统算法建模的复杂度，提高寻优效率，为多无人机协同数据收集提供更高效的求解算法。
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公开(公告)号：CN116883651A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310667361.0
申请日：2023-06-06
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习语义分割的流域划分方法，其通过采集预设数量的不同地貌类型的流域图像数据样本，并进行预处理得到多个预设尺寸的子图像样本，标注后得到多个流域图像标注样本；通过将多个子图像样本和对应的子图像标注样本划分为训练集和验证集，建立深度学习语义分割模型；分别利用训练集训练深度学习语义分割模型的各变量值和利用验证集验证深度学习语义分割模型的Accuracy，MPA和FwIou准确度，得到最佳的深度学习语义分割模型；采集不同地貌类型的待检测图像数据，并进行预处理得到多个预设尺寸的待测子图像，待测子图像利用最佳的深度学习语义分割模型预测得到对应流域划分预测图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115150918A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210626888.4
申请日：2022-06-06
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种分簇网络架构下的可靠联邦学习方法、系统、设备及终端，系统根据分簇规则选出簇头用户，并将网络中所有参与联邦学习任务的用户与其最近的可信簇头进行关联，从而完成分簇过程；簇头用户根据接收的簇内用户的本地模型参数聚合生成簇内模型，并协助簇内用户完成本地信誉表的更新；基站根据接收的簇内模型参数聚合生成全局模型，并协助网络中所有用户完成本地模型参数以及信誉表的更新；重复上述过程，直至联邦学习任务完成或者用户设备能量耗尽。本发明克服了无线联邦学习在典型的客户‑服务器架构下扩展性有限和能耗过大的不足，保证无线联邦学习的安全性，延长整个网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN114758118A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210245383.3
申请日：2022-03-14
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种高效多尺度的羊正脸检测方法，包括：步骤S1，采集包含不同尺度羊只正脸的数据集图像；步骤S2，在羊只正脸的数据集图像中标注羊只面部框及7个面部特征点，获得标注的数据集；步骤S3，将标注的数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4，将所述的训练集输入到高效面部及特征点检测网络中进行训练，获得训练后的网络模型；步骤S5，将待检测图片及视频关键帧进行预处理后输入训练后的网络模型中，得到羊脸检测结果；步骤S6，根据是否检测到羊只正脸的7个面部特征点且检测框和7个面部特征点是否满足正角度特征关系筛选检测到的羊只正脸。
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公开(公告)号：CN113379828A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110623398.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种融合地表形态特征的坡长提取方法，包括：步骤一，DEM数据预处理：步骤二，根据正DEM计算D8流向和等高线曲率,步骤三，根据负DEM计算up_iGD8上坡向：步骤四，根据D8计算汇水面积并设置阈值确定沟道截断矩阵：步骤五，根据up_iGD8上坡向计算坡度并确定坡度截断矩阵：步骤六，根据up_iGD8上坡向计算上坡坡度线长度：步骤七，根据坡长计算公式计算得到坡长。坡长计算公式为：本发明的方法在连续的解空间中推导了坡长理论模型，可以得到一种直接的坡长计算方法，避免了对上坡汇水面积和有效等高线宽度的估计来提取坡长，有效降低了计算原理中潜在的误差风险。
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公开(公告)号：CN107784626B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201711163838.2
申请日：2017-11-21
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单幅图像的三维数字凹浮雕生成方法，其具体步骤是：提取特征线条：获取一幅原始图像，提取原图的特征线条图，并去除特征线条图的散点；锐化增强：对原始图像光滑处理进而对图像进行锐化增强；局部信息增强：结合特征线条图，对锐化增强后的图像与特征线条图相对应的部分进行增强处理；差分运算：对局部信息增强后的图形进行差分运算获得二维的凹浮雕图像；三角化：将二维的凹浮雕图像转化为以三角网格表示的三维模型，最终实现凹浮雕模型的生成。本发明不限定特定图像，更具有灵活性；简化了浮雕生成的算法过程；得到的凹浮雕模型中的刻线更连续、更光滑。
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公开(公告)号：CN103940974B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201410058769.9
申请日：2014-02-19
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种基于GIS的中尺度流域土壤侵蚀时空动态分析方法，其具体过程为：把流域划分为若干栅格单元，作为计算单元；利用土壤侵蚀试验观测研究成果和认识，基于土壤侵蚀试验观测数据，提取关于土壤侵蚀的相关各因子；将上述各因子进行分析总结，建立侵蚀因子图集，完成对每个栅格单元土壤侵蚀量的估算；基于土壤侵蚀空间变化分析，完成对流域土壤侵蚀状况的评价和分析。本发明考虑了土壤侵蚀及其因子的空间不均匀性，因而将坡面模型与GIS集成，完成每个单元的运算，并适当考虑了物质传输和迁移，完成了对土壤流失的分布计算，输出了土壤侵蚀图。
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