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公开(公告)号：CN117911190B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410092627.8
申请日：2024-01-23
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电子围栏和图像分析的牧场动物管理方法，涉及动物管理技术领域，获取牧场范围，基于牧场范围设置电子围栏并采集电子围栏的管理信息，采集牧场范围内的牧场信息，基于牧场信息与管理信息构建牧场管理模型；实时采集牧场范围内的动物信息，其中，动物信息包括动物种类与实时移动轨迹，基于动物信息选择管理点；基于动物信息获取动物在牧场范围内的安全指数，基于安全指数匹配对应的应对手段信息；获取动物通过应对手段信息管理后的信息作为维护信息。本发明在需要进行定点投喂动物或者对动物进行疫苗等需要集体性管理时，可以直接前往牧场对动物进行管理操作，提高对牧场中动物的管理效率。
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公开(公告)号：CN117711027A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410068680.4
申请日：2024-01-17
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V40/10 , G06F16/532 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06T3/4038 , G06V10/764 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于鼻纹的牛个体身份识别方法，涉及图像识别技术领域，对采样图像集合内的图像列做图像质量评价，并以获取的图像质量系数从采样图像中筛选出合格图像，拼接获取相应的目标图像；通过线性回归分析获取最优采样条件；在最优采样条件下重新成像并再次拼接获取目标图像，并构建待选图像库；从待选图像库内选择待选图像块对目标图像内的待替换图块进行替换，直至获取待识别图像；从待识别图像中提取关键特征，构建识别特征库；将识别特征库内的关键特征与数据库中的特征进行比对，使用匹配算法来识别个体牛的身份。使图像采样时所受到的干扰及负面影响最少，图像质量能够达到保障；提高后续的牛鼻纹的识别效果和效率。
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公开(公告)号：CN116895812A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310804415.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H01M8/18 , H01M8/04276
Abstract: 本发明公开一种液路电流阻断器，包括阻断管道，所述阻断管道的顶部设有液流箱体，所述液流箱体和阻断管道靠近底端的侧壁上连接有同一个通气管道，所述通气管道靠近两端的侧壁上均设有调节泵体，所述阻断管道内部的中间位置处设有集气机构，所述集气机构由集气框和多个分段板组成。通过设置的集气框，能够在气体充入阻断管道内时，下移框会在液压柱的作用下下移，同时使得进入的气体能够在下移框下聚集，当下移框继续下移的过程中，使得聚集的气体能够平铺在下移框的下方，然后下移框及密封框会被打开，由此使得平铺的气体能够整体性的向上升，由此使得多个流体通道内均存在能够阻断液流的阻断气柱。
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公开(公告)号：CN117711027B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410068680.4
申请日：2024-01-17
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V40/10 , G06F16/532 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06T3/4038 , G06V10/764 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于鼻纹的牛个体身份识别方法，涉及图像识别技术领域，对采样图像集合内的图像列做图像质量评价，并以获取的图像质量系数从采样图像中筛选出合格图像，拼接获取相应的目标图像；通过线性回归分析获取最优采样条件；在最优采样条件下重新成像并再次拼接获取目标图像，并构建待选图像库；从待选图像库内选择待选图像块对目标图像内的待替换图块进行替换，直至获取待识别图像；从待识别图像中提取关键特征，构建识别特征库；将识别特征库内的关键特征与数据库中的特征进行比对，使用匹配算法来识别个体牛的身份。使图像采样时所受到的干扰及负面影响最少，图像质量能够达到保障；提高后续的牛鼻纹的识别效果和效率。
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公开(公告)号：CN117854154B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410067385.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的动物识别跟踪与行为检测系统，涉及动物行为检测技术领域，本发明通过采集各个种类动物的运动视频数据以及事件视频数据，对运动视频数据设置若干个动作特征点，进而从运动视频数据中提取出动作轨迹视频数据，将不同种类动物的事件视频数据相互映射得到关联事件视频数据，根据动作轨迹视频数据建立运动轨迹特征图像模型，根据关联事件视频数据建立动物行为事件，根据动物行为事件匹配相应种类动物的运动轨迹特征图像模型，进而得到若干个动物行为预测模型，进而根据动物行为预测模型预测各个种类动物的当前行为，有效的提高了对多个种类动物进行行为检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117854154A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410067385.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的动物识别跟踪与行为检测系统，涉及动物行为检测技术领域，本发明通过采集各个种类动物的运动视频数据以及事件视频数据，对运动视频数据设置若干个动作特征点，进而从运动视频数据中提取出动作轨迹视频数据，将不同种类动物的事件视频数据相互映射得到关联事件视频数据，根据动作轨迹视频数据建立运动轨迹特征图像模型，根据关联事件视频数据建立动物行为事件，根据动物行为事件匹配相应种类动物的运动轨迹特征图像模型，进而得到若干个动物行为预测模型，进而根据动物行为预测模型预测各个种类动物的当前行为，有效的提高了对多个种类动物进行行为检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113515952B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110949412.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/242 , G06F40/211 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种用于蒙古语对话模型联合建模方法，应用于语音对话技术领域，具体步骤包括如下：建立词典库、语法规则库、对话场景分类模型、和目标语言模型；获取蒙古话原始语句，蒙古话原始语句为文本形式；蒙古话原始语句根据词典库和语法规则库进行语句划分，将蒙古话原始语句划分为单词或短语；将单词或短语输入对话场景分类模型中，确定对话场景；根据单词或短语在对话场景中出现的次数确定单词或短语的内容，并输入目标语言模型内根据目标语言的语法规则输出文本。本发明能够保证对于文本形式或语音形式的原始语句的语义识别更加准确；进而语音文本互转模型能够实现语音形式与文本形式的相互转换，大大便利了两种不同语言进行对话通信。
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公开(公告)号：CN113515952A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110949412.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/242 , G06F40/211 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用于蒙古语对话模型联合建模方法，应用于语音对话技术领域，具体步骤包括如下：建立词典库、语法规则库、对话场景分类模型、和目标语言模型；获取蒙古话原始语句，蒙古话原始语句为文本形式；蒙古话原始语句根据词典库和语法规则库进行语句划分，将蒙古话原始语句划分为单词或短语；将单词或短语输入对话场景分类模型中，确定对话场景；根据单词或短语在对话场景中出现的次数确定单词或短语的内容，并输入目标语言模型内根据目标语言的语法规则输出文本。本发明能够保证对于文本形式或语音形式的原始语句的语义识别更加准确；进而语音文本互转模型能够实现语音形式与文本形式的相互转换，大大便利了两种不同语言进行对话通信。
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公开(公告)号：CN117911190A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410092627.8
申请日：2024-01-23
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电子围栏和图像分析的牧场动物管理方法，涉及动物管理技术领域，获取牧场范围，基于牧场范围设置电子围栏并采集电子围栏的管理信息，采集牧场范围内的牧场信息，基于牧场信息与管理信息构建牧场管理模型；实时采集牧场范围内的动物信息，其中，动物信息包括动物种类与实时移动轨迹，基于动物信息选择管理点；基于动物信息获取动物在牧场范围内的安全指数，基于安全指数匹配对应的应对手段信息；获取动物通过应对手段信息管理后的信息作为维护信息。本发明在需要进行定点投喂动物或者对动物进行疫苗等需要集体性管理时，可以直接前往牧场对动物进行管理操作，提高对牧场中动物的管理效率。
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公开(公告)号：CN115909401A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211460737.2
申请日：2022-11-17
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种融合深度学习的牛脸识别方法，该方法为：获取样本牛脸部成对的RGB图与深度图，制成样本牛的图像数据集送到牛脸分割算法中，将牛脸从RGB图和深度图的画面背景中分割出来，然后构建样本牛脸数据集并打上用于分类两个样本牛对是否来自同一只牛的标签；再输入到深度信息和图像信息融合的牛脸识别网络中进行训练，直到所述牛脸识别网络将样本牛脸数据集中不同样本牛的图片相互区分，结束训练，得到训练好的牛脸识别网络；最后用训练好的牛脸识别网络识别牛脸，确定牛的身份信息。本发明采用深度信息和图像信息融合的方法改进牛脸识别技术，减小了牛姿态和光照发生变化对牛脸识别的影响，提高了牛脸识别在不同场景下的鲁棒性。
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