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公开(公告)号：CN114758356A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210310627.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司 , 内蒙古科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/20 , G06V10/46 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于局部不变特征的牛唇纹识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：实时获取牛唇纹图像，并对图像进行预处理；将获取的获取牛唇纹图像提取特征描述符，并储存到牛唇纹描述符数据库中，然后牛唇纹描述符数据库信息上传储存到牛身份信息数据库中，将数据库中的特征描述符和牛身份信息相对应并创建一个专属id号；建立投保和验证系统，根据专属id号，对牛保险进行验证。本发明使用照相机采集牛唇纹图像，通过远程服务器匹配唇纹图像来识别牛的身份信息，提高了畜牧保险行业对牛身份认定的准确率。
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公开(公告)号：CN110398978A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910332547.4
申请日：2019-04-24
Applicant: 内蒙古科技大学 , 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
Abstract: 一种基于草畜平衡模型度放牧路径规划系统，属于畜牧技术领域，基于草畜平衡模型度放牧路径规划系统包括控制部分、飞行算法与软硬件通信；控制部分包括命令及数据接收电台、数据挥发电台、GPS模块、辅助功能模块、惯性传感器、地磁传感器、高度传感器、发动机转速传感器、电源模块、姿态解算及控制CPU、地面控制站、PWM、隔离驱动器接收及回传数据电台模块、三轴陀螺仪、三轴加速度计、双轴高精度倾角计、绝对值气压计以及舵机，姿态解算及控制CPU实时采集发动机的工作速度，地面控制站根据需要调整发动机的转速，通过设置最终目标节点为起始点，可以达到早上从棚圈出发，晚上回到棚圈的效果。
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公开(公告)号：CN110134741A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910332696.0
申请日：2019-04-24
Applicant: 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司 , 内蒙古科技大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/215 , G06K9/62
Abstract: 一种基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：数据的获取与处理，所述数据的处理包括清洗和预处理，所述数据清洗包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗(去重、去异常值)、非需求数据清洗，所述数据预处理首先据当地牧民每天放牧时间约为07:00～19:00，据此剔除非放牧轨迹数据，其次采用特征区域轨迹划分算法剔除定位时由于轨迹漂移所带来的定位误差；S2：放牧强度估算，所述放牧强度估算是将清洗和预处理后的放牧轨迹数据进行基础聚类，对于得到的k个簇，分别计算其实际面积并统计簇内轨迹数据点个数(折合为羊只数)，通过簇面积与该簇内羊只数之比得到放牧强度，步骤如下：S3：放牧强度真实性检验。
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公开(公告)号：CN110134673A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910326364.1
申请日：2019-04-23
Applicant: 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司 , 内蒙古科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 一种基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：数据的获取与处理，所述数据的处理包括清洗和预处理，所述数据清洗包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗(去重、去异常值)、非需求数据清洗，所述数据预处理首先据当地牧民每天放牧时间约为07:00～19:00，据此剔除非放牧轨迹数据，其次采用特征区域轨迹划分算法剔除定位时由于轨迹漂移所带来的定位误差；S2：放牧强度估算，所述放牧强度估算是将清洗和预处理后的放牧轨迹数据进行基础聚类，对于得到的k个簇，分别计算其实际面积并统计簇内轨迹数据点个数(折合为羊只数)，通过簇面积与该簇内羊只数之比得到放牧强度，步骤如下：S3：放牧强度真实性检验。
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公开(公告)号：CN110097221A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910332543.6
申请日：2019-04-24
Applicant: 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司 , 内蒙古科技大学
Abstract: 一种轮牧路线规划方法，所述轮牧路线规划方法包括以下步骤：S1：首先估算不同草场版块放牧强度；S2：然后进行轮牧路线规划，核心是避开放牧强度超过载畜率的版块；S3：进行环境建模，也就是将实际的物理空间抽象成算法能够处理的抽象空间，实现相互间的映射；S4：接着进行路径搜索，结合离散域范围内的遍历式最优路径问题和连续域范围内的遍历式路径规划问题选择路径规划算法的有效结合；S5：最后进行路径平滑，作进一步处理与平滑使其成为一条实际可行的路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110097005A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910361644.6
申请日：2019-04-30
Applicant: 内蒙古科技大学 , 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的牛体尺测量系统中站姿纠偏的方法，包括步骤一，设置测量系统，包括地面标注面、侧身摄像头、尾部摄像头和图像服务器；所述图像服务器包括特征部位检测模型和体尺测量算法，步骤二，所述侧身摄像头和尾部摄像头分别采集牛的侧身图像和牛的尾部图像，传输至所述图像服务器，所述特征部位检测模型处理输入图像，输出特征部位坐标信息，步骤三计算地面标定参数An、垂直地面的标定面的标定参数Kn，步骤四计算站姿偏角θ，步骤五根据坐标信息及比例获得牛的体尺数据。本申请通过采用侧身摄像头、尾部摄像头采集牛的图像，通过图像服务器处理图像数据计算牛的体尺数据，降低了测量的劳动强度和难度，避免了安全隐患。
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公开(公告)号：CN112699896A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011582064.9
申请日：2020-12-28
Applicant: 内蒙古科技大学 , 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
Abstract: 一种基于MDFC‑ResNet神经网络的农作物病害细粒度识别方法，属于人工智能技术领域，为了解决了传统的农作物病害识别方法中存在细粒度病害识别准确率低、普适性差等问题。对采集的农作物图片进行预处理以适于模型训练；优化传统的ResNet‑50神经网络得到改进的MDFC‑ResNet神经网络：对ResNet‑50神经网络的初始化器与优化器进行优化，为模型选出最优的初始化器与优化器，让模型更加适应数据集；采用训练好的改进的MDFC‑ResNet神经网络对多种农作物病害进行细粒度识别。本发明主要用于农作物病害进行细粒度识别。
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公开(公告)号：CN112214999A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011063422.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 内蒙古科技大学 , 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06K9/62
Abstract: 一种基于图模型和词向量相结合的词义消歧方法及装置，属于自然语言处理领域，用以解决现有的词义消歧方法准确率不高的问题。本发明的技术要点包括，对数据集进行预处理，获取歧义词；构建图模型，并根据图模型获取上下文背景知识；训练词向量模型，并根据词向量模型对获取的歧义词和上下文背景知识进行词向量表示；将以词向量表示的歧义词和上下文背景知识进行交叉加权相似度计算并取均值，将相似度均值最高的确定为歧义词的正确义项。本发明通过将图模型和词向量结合，提高了词义消歧的正确率，取得了较好的消歧效果。本发明优于传统词义消歧方法，可以很好的满足实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN111985968A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010831717.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 内蒙古科技大学 , 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
IPC: G06Q30/02 , G06Q50/02 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06F16/904
Abstract: 本发明涉及一种畜牧业评估方法及系统，能够解决现有技术中缺少以数据为基础的预测分析模型，不易找出盈亏平衡点的缺陷。畜牧业评估方法包括：获取羊肉价格影响因子；对所述影响因子进行皮尔逊相关分析，筛选出相关性大于预设值的影响因子；对筛选后的影响因子进行进行PCA降维处理；对降维后的数据作为训练样本输入至机器学习模型中进行拟合和迭代，直至预测值和真实值的误差小于预设值，得到最终模型。本发明的一个应用是畜牧业盈亏评估程序。
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公开(公告)号：CN109978937A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910361653.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 内蒙古科技大学 , 内蒙古智牧溯源技术开发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习和特征部位检测的牛体尺测量系统，包括地面标注面、侧身摄像头、尾部摄像头和图像服务器；图像服务器包括特征部位检测模型和体尺测量算法，所述地面标注面的两个直角侧面设有所述侧身摄像头和所述尾部摄像头，所述侧身摄像头采集牛的侧身图像传输至所述图像服务器，所述尾部摄像头采集牛的尾部图像传输至所述图像服务器，所述特征部位检测模型处理输入图像，输出特征部位坐标信息，体尺测量算法根据坐标信息计算牛的体尺数据。本申请将深度学习和特征部位检测的技术用于牛体尺的测量，使得牛体尺测量的方法更为便捷，提高了测量效率，降低了测量成本，也降低了测量的劳动强度和测量难度，避免了安全隐患。
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