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公开(公告)号：CN116058195A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310353974.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 中国农业大学
IPC: A01G7/06 , A01G7/04 , A01G22/00 , A01G22/15 , G06V20/68 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种叶菜生长环境光照调控方法、系统及装置，涉及植物生长环境控制技术领域，所述方法包括：获取叶菜的生长环境图像和生长环境光照参数；将生长环境图像输入至图像分割模型中，得到初始像素分割图；利用CAM‑K算法，根据初始像素分割图确定叶菜叶面面积；将叶菜叶面面积和生长环境光照参数输入至叶菜生长指数预测模型中，得到叶菜的生长指数；根据叶菜的生长指数，调整生长环境光照参数。本发明实现了叶菜生长环境光照的自动化智能调控。
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公开(公告)号：CN115014445B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210952683.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及渔场监控技术领域，特别是涉及一种智慧渔场多维全景感知监控方法、系统与装置，方法包括：采用时间序列分析方法对预处理的多维状态全景感知信息进行分析，得到线性拟合模型；根据线性拟合模型构建水质预测预警模型；将融合后的数据输入到卷积神经网络中进行训练得到电气设备故障诊断模型；利用水质预测预警模型和电气设备故障诊断模型对渔场进行监控。本发明通过利用线性拟合模型构建水质预测预警模型，然后将水质信息和电气设备状态信息进行融合并进行训练得到电气设备故障诊断模型，同时利用水质预测预警模型和电气设备故障诊断模型对渔场进行监控，当水质不合格或者电气设备发生故障时，发出警报，大大提高了渔场的运维效率。
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公开(公告)号：CN115311544A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210990221.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及一种水下鱼类目标检测方法和装置。所述水下鱼类目标检测方法通过采用目标检测主干网络，能够有效的提取并融合输入的水下鱼类图像全局相关性特征和局部相关性特征，增强了特征提取和复用能力，并且，通过采用目标检测网络模型，基于目标检测主干网络得到的融合特征得到包含目标分类信息和目标位置信息的目标检测结果，能够显著提高目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN115014445A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210952683.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及渔场监控技术领域，特别是涉及一种智慧渔场多维全景感知监控方法、系统与装置，方法包括：采用时间序列分析方法对预处理的多维状态全景感知信息进行分析，得到线性拟合模型；根据线性拟合模型构建水质预测预警模型；将融合后的数据输入到卷积神经网络中进行训练得到电气设备故障诊断模型；利用水质预测预警模型和电气设备故障诊断模型对渔场进行监控。本发明通过利用线性拟合模型构建水质预测预警模型，然后将水质信息和电气设备状态信息进行融合并进行训练得到电气设备故障诊断模型，同时利用水质预测预警模型和电气设备故障诊断模型对渔场进行监控，当水质不合格或者电气设备发生故障时，发出警报，大大提高了渔场的运维效率。
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公开(公告)号：CN114998375A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210670751.9
申请日：2022-06-15
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于实例分割的活体鱼重量估计方法及系统，属于图像处理技术领域，活体鱼重量估计方法包括：获取样本数据集；基于ResNet、PAN、SOLO神经网络及注意力机制，构建CAM‑SOLO神经网络；根据样本数据集，对CAM‑SOLO神经网络进行训练，得到分割网络模型；基于分割网络模型，根据待识别活体鱼图像，确定待识别活体鱼图像中各活体鱼的轮廓；根据待识别活体鱼图像中各活体鱼的轮廓，确定目标活体鱼及所述目标活体鱼的周长；基于周长‑重量预测模型，根据目标活体鱼的周长，确定所述目标活体鱼的重量，提高了对活体鱼重量估计的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114248893B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210183134.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及一种面向海参捕捞的作业型水下机器人及其控制方法，属于水下机器人领域，第二控制板根据摄像机构拍摄的下方视觉图像确定海参的三维位置信息，进行在线路径规划，第一控制板调节推进器使作业型水下机器人按照在线路径规划进行运动，第二控制板控制抓取机构对海参进行捕捞。在抓取过程中利用基于MobileNet‑Transformer‑GCN的海参识别跟踪算法识别并持续跟踪待捕捞海参，同时实时定位待捕捞海参，采用快速搜索树算法规划作业型水下机器人到目标点之间的路径，基于Actor‑Critic强化学习模型控制作业型水下机器人按照路径进行运动，实现了复杂水下环境下的海参捕捞机器人精准控制和自主抓取。
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公开(公告)号：CN113628182A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110886695.8
申请日：2021-08-03
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采集待测鱼类的水下双目视频；确定待测鱼类的水下双目视频中各帧图像的鱼类弯曲度，并提取鱼类弯曲度小于预设弯曲度阈值的图像作为测量帧；对测量帧进行前景分割，获得待测鱼类的轮廓特征，并获取测量帧对应的视差图；将轮廓特征与视差图进行匹配，并计算待测鱼类的周长；将周长输入周长‑重量估计模型，得到待测鱼类的重量估计结果。本发明提供的鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取视频中适合鱼类尺寸参数估计的测量帧，可以降低鱼类身体弯曲度对周长‑重量估计模型精度的影响，从而更准确、高效的对鱼类重量进行估计。
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公开(公告)号：CN112132024A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011005421.5
申请日：2020-09-22
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种水下目标识别网络优化方法及装置，所述方法包括：将水下视频图像数据输入到预先建立的水下目标识别网络进行训练，获取网络权值参数；对网络权值参数进行聚类，获取网络权值参数的聚类中心值；根据定点数法量化所述聚类中心值，并将量化后的聚类中心值存储为字码本；基于字码本对水下目标识别网络进行迭代训练直至水下目标识别网络收敛。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的水下目标识别网络优化方法及装置，通过减少网络权值参数数量以及存储和计算代价，降低了设备的功耗要求，结合反向传播算法实现了对量化网络权值参数的更新，提高了识别网络的准确度。
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公开(公告)号：CN111882555A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010792774.8
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及水下检测技术领域，公开了一种基于深度学习的网衣检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标网衣图像和目标网衣视频；根据目标网衣图像对预设检测模型进行训练，获得待处理检测模型，并获取各卷积层中的卷积核，根据卷积核的L1范数对卷积核进行修剪，获得目标检测模型；对目标网衣视频进行关键帧划分，获得关键帧和非关键帧，进而获得输出图像；检测输出图像中的破损目标和附着物目标，统计破损目标数量和附着物目标数量，并生成密度热力图，将密度热力图作为网衣检测结果，从而根据目标网衣图像和目标网衣视频检测网衣的破损目标和附着物目标，获得高精度的网衣检测结果，降低大围网的检测难度。
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公开(公告)号：CN110181508A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910385149.9
申请日：2019-05-09
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种水下机器人三维航路规划方法及系统，该方法包括：建立水下机器人的三维环境模型；在三维环境模型中初始化天牛群算法中的每个天牛个体的速度属性和位置属性，并根据速度属性和位置属性获得天牛群的全局极值；通过更新每个天牛个体的速度属性和位置属性对全局极值进行迭代更新，并在迭代完成后根据最终获得的目标全局极值获得目标规划航路。本发明实施例通过采用天牛群算法对水下机器人的三维航路进行规划，相对于传统的航路规划方法更加灵活，且对复杂的水下非结构化环境适应能力强；相对于基本的粒子群算法具有迭代收敛速度快的特点；能够降低陷入局部最优解的概率。
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