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公开(公告)号：CN111767794B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010466976.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的笼养家禽异常行为检测方法及检测系统，方法包括步骤：可在畜禽舍内进行巡检的移动车上的深度摄像头获取感兴趣区域的彩色图像及深度图像，其中感兴趣区域包括食槽和待检测区域；在深度图像中定位出食槽位置，利用深度图像里食槽和待检测区域之间的距离对待检测区域进行定位；对待检测区域中的家禽的站立或卧倒姿态进行识别，判断其是否属于疑似病禽。本发明根据食槽在图像中的特征突出，能在图像中进行准确定位的特点，来间接实现对待检测区域进行准确定位，进而便于对家禽进行识别和定位，从而达到疾病预警的目的。
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公开(公告)号：CN117809335A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311691367.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06V10/12 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种多层笼养鸡舍鸡只检测方法、系统、巡检机器人及存储介质，所述方法包括：获取每一层鸡笼的图像，作为原始图像；通过语义分割算法检测原始图像中属于鸡笼栏杆的像素区域，得到鸡笼栏杆的语义图像；将鸡笼栏杆的语义图像与原始图像进行位运算，对鸡笼栏杆区域进行删除；通过生成对抗网络对删除鸡笼栏杆后的图像进行合成，得到去除鸡笼栏杆后的图像；将去除鸡笼栏杆后的图像将作为目标检测网络的输入，完成鸡只检测。本发明能够在巡检机器人的巡检作业过程中高效得对鸡只图像进行获取，并且通过去除鸡笼栏杆算法对鸡只图像进行处理，可以有效提高鸡只检测方法的准确率，为笼养家禽检测提供参考。
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公开(公告)号：CN119220695A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411415143.9
申请日：2024-10-11
Applicant: 华南农业大学
IPC: C12Q1/6888 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种与鸡毛囊密度性状相关的分子标记及其应用，属于家禽育种技术领域。本发明选择505只麻黄鸡作为全基因组关联分析的实验对象，收集背部毛囊密度和腿部毛囊密度性状，77日龄时翅下采血，提取基因组DNA，经过检测所提取到的基因组DNA完整性、纯度及浓度，将合格样品进行重测序，然后对鸡毛囊密度性状进行全基因组关联分析，检测到105个与背部毛囊密度显著关联的SNPs，175个与腿部囊密度显著关联的SNPs。并针对其中的部分SNP位点与背部毛囊密度以及腿部毛囊密度进行验证分析，为选育与鸡毛囊性状相关的鸡品种提供了理论支撑。
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公开(公告)号：CN111767794A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010466976.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的笼养家禽异常行为检测方法及检测系统，方法包括步骤：可在畜禽舍内进行巡检的移动车上的深度摄像头获取感兴趣区域的彩色图像及深度图像，其中感兴趣区域包括食槽和待检测区域；在深度图像中定位出食槽位置，利用深度图像里食槽和待检测区域之间的距离对待检测区域进行定位；对待检测区域中的家禽的站立或卧倒姿态进行识别，判断其是否属于疑似病禽。本发明根据食槽在图像中的特征突出，能在图像中进行准确定位的特点，来间接实现对待检测区域进行准确定位，进而便于对家禽进行识别和定位，从而达到疾病预警的目的。
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公开(公告)号：CN112861663B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110095536.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的家禽姿态监测方法和系统，该方法包括以下步骤：获取畜禽养殖场中的家禽图片，对家禽图片进行预处理，对预处理后的家禽图片中的背景和不同部位使用不同颜色进行标注，将标注后的家禽图片分为训练集和测试集；将测试集输入语义分割网络，语义分割网络输出不同颜色的区域点群；区域点群包括背景区域点群；区域点群包括背景区域点群；分别计算出除背景区域点群以外的区域点群对应的关键点，将所有关键点通过连接算法构建出家禽的姿态骨架。本发明通过提出上述姿态估计方法，可实时对监控的鸡只进行姿态估计，从而达到持续监控鸡只姿态的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110956211B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911200799.8
申请日：2019-11-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种畜禽养殖场中基于多模态信息融合的方法，包括：获取畜禽图像模态信息、畜禽声音模态信息，以及畜禽养殖场内环境参数模态信息；构建一种*.LPF数据格式，其中，图像模态信息划分为R层数据、G层数据和B层数据进行存储，数据格式中，R层数据、G层数据、B层数据、声音数据和环境参数数据依次排列，且每个数据之间插入有标志位；将上述三种模态信息按采集时间顺序抽取，按照所述数据格式进行排列融合，得到融合数据。本发明通过设置上述数据格式，依照上述方法进行融合，可便于将畜禽养殖场中的信息进行打包处理，便于后续的传输、存储和管理，具有存储容量小、负载信息量多、传输速度快等优势。
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公开(公告)号：CN115346235A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210778212.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外特征提取的鸡胫骨测量方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取鸡胫骨红外图像；对鸡胫骨红外图像进行预处理；检测预处理后的鸡胫骨红外图像中的第一感兴趣区域和第二感兴趣区域；根据第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，分别计算第一红外特征点的位置坐标和第二红外特征点的位置坐标；根据两个所述红外特征点之间的欧式距离，利用像素距离与真实空间距离的转换映射，计算鸡胫骨的真实长度。本发明通过基于红外特征的方式，实现对鸡胫骨的非入侵式测量，进而可以方便、准确、快速地获取鸡胫骨的真实长度，从而帮助养殖者有效地监测鸡只的生长状态，减少人工投入成本、提高养殖效益，推动家禽养殖产业的智能化发展。
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公开(公告)号：CN112861663A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110095536.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的家禽姿态监测方法和系统，该方法包括以下步骤：获取畜禽养殖场中的家禽图片，对家禽图片进行预处理，对预处理后的家禽图片中的背景和不同部位使用不同颜色进行标注，将标注后的家禽图片分为训练集和测试集；将测试集输入语义分割网络，语义分割网络输出不同颜色的区域点群；区域点群包括背景区域点群；区域点群包括背景区域点群；分别计算出除背景区域点群以外的区域点群对应的关键点，将所有关键点通过连接算法构建出家禽的姿态骨架。本发明通过提出上述姿态估计方法，可实时对监控的鸡只进行姿态估计，从而达到持续监控鸡只姿态的目的。
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公开(公告)号：CN112861664B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110095821.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的家禽姿态检测方法和系统，该方法包括：S1，获取畜禽养殖场中的家禽图片；S2，对家禽图片进行预处理，对预处理后的家禽图片中的待检测部位进行检测框标注；S3，将家禽图片输入已训练的SSD检测网络进行检测，输出家禽待检测部位的检测框的边界框；S4，根据检测框的边界框计算对应部位的关键点；S5，将所有关键点通过连接算法构建出家禽的姿态骨架；S6，利用贝叶斯分类网络对构建出的家禽姿态骨架进行分类，识别出家禽的姿态。本发明能对散养鸡只进行自动姿态估计，从而对散养鸡姿态进行自动化监测，并进一步通过分类鸡只姿态实现异常姿态及时预警的目的。
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公开(公告)号：CN112861664A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110095821.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的家禽姿态检测方法和系统，该方法包括：S1，获取畜禽养殖场中的家禽图片；S2，对家禽图片进行预处理，对预处理后的家禽图片中的待检测部位进行检测框标注；S3，将家禽图片输入已训练的SSD检测网络进行检测，输出家禽待检测部位的检测框的边界框；S4，根据检测框的边界框计算对应部位的关键点；S5，将所有关键点通过连接算法构建出家禽的姿态骨架；S6，利用贝叶斯分类网络对构建出的家禽姿态骨架进行分类，识别出家禽的姿态。本发明能对散养鸡只进行自动姿态估计，从而对散养鸡姿态进行自动化监测，并进一步通过分类鸡只姿态实现异常姿态及时预警的目的。
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