基于Mask-RCNN的牛脸及牛脸关键点检测方法

    公开(公告)号:CN110298291B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN201910551729.0

    申请日:2019-06-25

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了基于Mask‑RCNN的牛脸及牛脸关键点检测方法,为填补牛脸及牛脸关键点同步检测的空白,基于Mask‑RCNN的牛脸及牛脸关键点检测方法的步骤:1)采集带有牛脸的图片,标记每张图片中牛脸及牛脸关键点数据:(1)从国内网络中收集牛的图片,从收集的图片中选取有牛脸的图片:a.从国内的农业节目中选取关于养牛的视频,每隔5帧截取一幅图片,从中选取有牛脸的图片;b.使用摄像机实地采集牛只的视频,每隔5帧截取一幅图片,从中选取有牛脸的图片;(2)标注图片中的每个牛脸的位置;2)设计牛脸及牛脸关键点检测网络结构;3)利用标记完成的数据训练牛脸及牛脸关键点检测网络,最终生成牛脸及牛脸关键点检测器。

    一种布点策略生成方法及装置

    公开(公告)号:CN113691892A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110902499.5

    申请日:2021-08-06

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请提供的布点策略生成方法及装置,方法包括:通过采用仿真工具对监测网关与监测节点之间的数据传输进行模拟,确定监测网关的有效传输距离,和生成平均丢包率、数据发送间隔以及监测节点数量之间的拟合关系图,基于拟合关系图确定与设定数据发送间隔对应且平均丢包率不大于预设丢包率的目标监测节点数量,根据有效传输距离和目标监测节点数量确定各监测节点的监测覆盖面积,根据目标监测节点数量和各监测节点的监测覆盖面积生成监测系统的布点策略。根据布点策略可以合理的布设监测节点,从更准确高效节能的方式完成监测。

    一种布点策略生成方法及装置

    公开(公告)号:CN113691892B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202110902499.5

    申请日:2021-08-06

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请提供的布点策略生成方法及装置,方法包括:通过采用仿真工具对监测网关与监测节点之间的数据传输进行模拟,确定监测网关的有效传输距离,和生成平均丢包率、数据发送间隔以及监测节点数量之间的拟合关系图,基于拟合关系图确定与设定数据发送间隔对应且平均丢包率不大于预设丢包率的目标监测节点数量,根据有效传输距离和目标监测节点数量确定各监测节点的监测覆盖面积,根据目标监测节点数量和各监测节点的监测覆盖面积生成监测系统的布点策略。根据布点策略可以合理的布设监测节点,从更准确高效节能的方式完成监测。

    一种基于边缘计算的环境监测方法及系统

    公开(公告)号:CN113639793A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110886799.9

    申请日:2021-08-03

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于边缘计算的环境监测方法及系统,应用于边缘计算网关,所述方法包括:接收环境监测子系统发送的环境监测数据,所述环境监测数据包括目标区域的环境数据组和/或环境图像数据;基于所述环境监测数据进行边缘计算生成目标中间数据,所述目标中间数据包括文本信息和/或目标环境数据,所述文本信息基于所述环境图像数据生成,所述目标环境数据基于环境数据组生成;将所述目标中间数据发送至云端服务器,所述云端服务器用于基于所述目标中间数据进行环境监测。

    基于Mask-RCNN的牛脸及牛脸关键点检测方法

    公开(公告)号:CN110298291A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910551729.0

    申请日:2019-06-25

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了基于Mask-RCNN的牛脸及牛脸关键点检测方法,为填补牛脸及牛脸关键点同步检测的空白,基于Mask-RCNN的牛脸及牛脸关键点检测方法的步骤:1)采集带有牛脸的图片,标记每张图片中牛脸及牛脸关键点数据:(1)从国内网络中收集牛的图片,从收集的图片中选取有牛脸的图片:a.从国内的农业节目中选取关于养牛的视频,每隔5帧截取一幅图片,从中选取有牛脸的图片;b.使用摄像机实地采集牛只的视频,每隔5帧截取一幅图片,从中选取有牛脸的图片;(2)标注图片中的每个牛脸的位置;2)设计牛脸及牛脸关键点检测网络结构;3)利用标记完成的数据训练牛脸及牛脸关键点检测网络,最终生成牛脸及牛脸关键点检测器。

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