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公开(公告)号：CN117727070A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311764894.7
申请日：2023-12-20
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于迁移学习的复杂环境下猪脸识别方法及系统，基于卷积神经网络和迁移学习。通过创建包含不同日龄阶段、不同光照条件和视角下的猪脸图像数据集，结合复杂数据预处理和增强技术，实现对猪脸特征的高效识别。本发明采用多种深度学习架构，如ConvNext、ResNet、GoogLeNet、VGG和MobileNet并通过迁移学习策略，提高模型在复杂环境下的泛化能力和识别准确率。本发明代表了养猪业自动化管理的一次重大进步，通过采用最新的计算机视觉和机器学习技术，本发明不仅提高了猪脸识别的准确性和效率，还显著提升了模型在不同环境条件下的稳定性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN107018707A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710254891.7
申请日：2017-04-18
Applicant: 华中农业大学
IPC: A01C1/02
Abstract: 本发明属于油菜种子育种和栽培的技术领域，具体涉及一种鉴定油菜种子萌发成苗耐低温特性的方法。将筛选、消毒后的油菜种子，在10‐5℃的光照培养箱内进行发芽实验，持续培养时间为21天，通过发芽率、成苗率、平均发芽时间、发芽指数、根长、根鲜重、总鲜重、根干重8项指标的测定，做相关隶属函数分析，根据油菜种子萌发出苗时的耐低温分级标准进行科学分级作为油菜种子耐低温性能的评测。本发明简单易行，节省开支，结果准确，可以通过本发明准确鉴定和筛选耐低温的油菜品种。
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公开(公告)号：CN117512216B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202311635368.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12Q1/70 , C12Q1/6851 , C12N15/11 , C12R1/94
Abstract: 本发明属于植物病原检测技术领域，尤其涉及一种马铃薯PVX和PVY病毒检测引物及其在qPCR和ddPCR病毒检测中的应用。所述引物为PVX引物对或PVY引物对，所述PVY引物对和所述PVX引物对的核苷酸序列分别如SEQ ID NO.11‑12和SEQ ID NO.27‑28所示。本发明提供的引物对具有良好的包容性和较强的特异性，抗干扰能力强，能够实现马铃薯PVY和PVX两种病毒的单独或同步高特异性、准确性、灵敏度检测，有效降低漏检风险和减少假阳性结果的发生，而且不同批次、不同设备上检测结果重现性良好，可靠性高，适用于PVY和/或PVX的高精度检测，尤其是高效、特异且灵敏地定量检测低浓度病毒。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118968603A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411044326.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/62
Abstract: 本发明属于计算机视觉和人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，本发明不仅在技术上具有显著的创新性和实用性，在商业应用中也展现出了巨大的潜力和价值。通过该系统，屠宰企业能够实现更高效、精准的生产管理，降低成本，提升产品质量和市场竞争力，同时确保产品的卫生性和安全性，开拓新的市场和商业机会。本发明提供了一种基于深度学习模型YOLOv8的猪胴体眼肌面积实时智能测量系统。通过利用YOLOv8Seg模型对猪胴体图像进行分割处理，实现对眼肌面积的精准测量。该方法旨在克服现有技术在自动化测量方面的诸多困难，提供一种高效、准确的测量手段，全面提升测量效率并支持科学育种。
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公开(公告)号：CN117512216A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311635368.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12Q1/70 , C12Q1/6851 , C12N15/11 , C12R1/94
Abstract: 本发明属于植物病原检测技术领域，尤其涉及一种马铃薯PVX和PVY病毒检测引物及其在qPCR和ddPCR病毒检测中的应用。所述引物为PVX引物对或PVY引物对，所述PVY引物对和所述PVX引物对的核苷酸序列分别如SEQ ID NO.11‑12和SEQ ID NO.27‑28所示。本发明提供的引物对具有良好的包容性和较强的特异性，抗干扰能力强，能够实现马铃薯PVY和PVX两种病毒的单独或同步高特异性、准确性、灵敏度检测，有效降低漏检风险和减少假阳性结果的发生，而且不同批次、不同设备上检测结果重现性良好，可靠性高，适用于PVY和/或PVX的高精度检测，尤其是高效、特异且灵敏地定量检测低浓度病毒。
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公开(公告)号：CN107018707B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710254891.7
申请日：2017-04-18
Applicant: 华中农业大学
IPC: A01C1/02
Abstract: 本发明属于油菜种子育种和栽培的技术领域，具体涉及一种鉴定油菜种子萌发成苗耐低温特性的方法。将筛选、消毒后的油菜种子，在10‐5℃的光照培养箱内进行发芽实验，持续培养时间为21天，通过发芽率、成苗率、平均发芽时间、发芽指数、根长、根鲜重、总鲜重、根干重8项指标的测定，做相关隶属函数分析，根据油菜种子萌发出苗时的耐低温分级标准进行科学分级作为油菜种子耐低温性能的评测。本发明简单易行，节省开支，结果准确，可以通过本发明准确鉴定和筛选耐低温的油菜品种。
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公开(公告)号：CN118968556A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411044325.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/422 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , A61B8/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉和人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法与系统，旨在解决养猪业自动化测量中的效率低、误差大等问题。系统利用YOLOv8Pose模型进行关键点检测，实现对背膘厚度和眼肌深度的精准快速测量。具体步骤包括：构建包含多样性和全面性的B超影像数据集，进行检测框和关键点标注，应用数据增强策略训练深度学习模型，并开发相应的B超影像分析与计算算法。系统集成了图像上传、模型管理、图像分析、结果展示与导出、数据存储和管理、以及异常处理与日志记录模块。通过模型性能评估和多次测量跳跃区间分析，验证了系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118967771A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411044324.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 华中农业大学 , 牧原食品股份有限公司
Abstract: 本发明属于智能农业和畜牧业自动化领域，具体涉及一种基于深度学习技术的屠宰线胴体长度实时测量方法及系统，利用深度相机实时采集带深度图的三维数据，通过深度学习模型分析图像，测量胴体长度，并通过欧氏距离算法计算关键点间的距离，实现精准测量。图像采集模块负责实时采集三维数据，数据处理模块使用深度学习技术分析图像并测量胴体长度，结果显示模块实时显示测量结果，存储和分析影像，绘制关键点和连线，记录测量结果，便于后续数据分析。系统通过数据增强技术提高模型在各种环境下的泛化能力，并通过时间序列计数法记录经过ROI区域的猪只帧数，确保数据的准确性和自动筛选。该系统具有高精度、实时性和高效性的优点。
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