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公开(公告)号：CN113496486B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110770250.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 四川农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像技术的猕猴桃货架期快速判别方法，包括以下判别步骤：S1：取不同货架期的猕猴桃样本，并采集猕猴桃样本的高光谱图像，再对该图像进行黑白校正，获得校正后图像R：S2：将校正后图像进行降噪处理，获得有效光谱信息：S3：采用DOSC处理方法对有效光谱信息进行预处理；S4：将预处理后的有效光谱信息采用SPA算法提取出特征光谱变量；S5：建立ELM模型，再将特征光谱变量输入至ELM模型中，获得待测猕猴桃货架期的判别结果。本发明算法新颖、实现简单；对猕猴桃的货架期进行无损判别，快速且准确；推广性强，具有广阔的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN119379762A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411371516.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 四川农业大学
IPC: G06T7/60 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06F21/32 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于牦牛身体边缘参数提取与深度学习算法的非接触式牦牛体重测量方法及设备，首先基于YOLOv8建立牦牛的个体识别模型和牦牛的姿态识别模型；将牦牛的身份信息一一对应；使用背景相减、边缘提取等算法提取出牦牛背部及牛侧面的体尺参数，将牦牛背部及侧面的体尺参数进行组合，建立牦牛体重和体尺参数的回归模型，搭载在边缘计算机设备中，使用该模型对牦牛的体重进行预测；本发明能够及时有效地测量牦牛的个体体重，牦牛体重和体尺参数的回归模型性能指标极好，预测体重与实际体重均方误差极低，使得管理人员能够便捷、及时和精确的了解牦牛的体重信息并做出相应的处理，提高牦牛的养殖效益，具有极好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN115294567A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210766987.2
申请日：2022-07-01
Applicant: 四川农业大学
Abstract: 本发明提供了一种复杂背景下多目标果实识别方法，采用GhostNet作为骨干网络以实现网络轻量化，提出由深度可分离卷积和Mish激活函数组成的DBM模块代替Neck中的CBL模块，进一步减少模型内存占比，并在网络关键位置引入高效通道注意力机制ECA，抑制复杂背景的干扰，同时，采用soft DIoU_NMS算法增强对重叠或遮挡果实的识别能力。本发明可精确、快速地识别复杂生长环境下的多目标果实，能应用于采摘机器人中，并优化采摘机器人的机器视觉系统，并能促进农业高质高效发展。
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公开(公告)号：CN115868428A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211618321.9
申请日：2022-12-15
Applicant: 四川农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于六轴惯性传感器的智能牛项圈，包括松紧尼龙带、调节扣、外盒、太阳能电池、电路板；调节扣系于松紧尼龙带上，松紧尼龙带上固定有外盒，外盒表面嵌有太阳能电池，外盒内部含有电路板；电路板包括数据采集模块、数据存储模块、主控与通信模块、电源模块，其中，数据采集模块与数据存储模块信号连接，数据存储模块与主控与通信模块信号连接，电源模块为数据采集模块、数据存储模块、主控与通信模块提供电能。本发明能够及时有效地监测牛的行为活动，便于管理人员能够及时了解牛的行为并做出相应的处理，提高牛的养殖效益。
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公开(公告)号：CN113496486A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110770250.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 四川农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像技术的猕猴桃货架期快速判别方法，包括以下判别步骤：S1：取不同货架期的猕猴桃样本，并采集猕猴桃样本的高光谱图像，再对该图像进行黑白校正，获得校正后图像R：S2：将校正后图像进行降噪处理，获得有效光谱信息：S3：采用DOSC处理方法对有效光谱信息进行预处理；S4：将预处理后的有效光谱信息采用SPA算法提取出特征光谱变量；S5：建立ELM模型，再将特征光谱变量输入至ELM模型中，获得待测猕猴桃货架期的判别结果。本发明算法新颖、实现简单；对猕猴桃的货架期进行无损判别，快速且准确；推广性强，具有广阔的市场应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117765329A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311807863.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 四川农业大学 , 中国电信股份有限公司四川分公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/42
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测网络模型YOLOv8的非接触式牛体重测量方法，首先通过采集牛个体信息视频并转化为图像帧，标记出图像中牛的正常姿态和异常姿态特征，基于YOLOv8建立牛的姿态识别模型；将图像中牛的身份信息一一对应，基于YOLOv8建立牛的个体识别模型；使用背景相减、边缘提取等算法提取出牛的体尺参数，将多个体尺参数进行组合，建立牛体重和体尺参数的回归模型，使用该模型对牛的体重进行预测；本发明能够及时有效地测量牛的个体体重，牛体重和体尺参数的回归模型性能指标极好，预测体重与实际体重均方误差极低，使得管理人员能够及时精确的了解牛的体重信息并做出相应的处理，提高牛的养殖效益，具有极好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN117765329B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311807863.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 四川农业大学 , 中国电信股份有限公司四川分公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/42
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测网络模型YOLOv8的非接触式牛体重测量方法，首先通过采集牛个体信息视频并转化为图像帧，标记出图像中牛的正常姿态和异常姿态特征，基于YOLOv8建立牛的姿态识别模型；将图像中牛的身份信息一一对应，基于YOLOv8建立牛的个体识别模型；使用背景相减、边缘提取等算法提取出牛的体尺参数，将多个体尺参数进行组合，建立牛体重和体尺参数的回归模型，使用该模型对牛的体重进行预测；本发明能够及时有效地测量牛的个体体重，牛体重和体尺参数的回归模型性能指标极好，预测体重与实际体重均方误差极低，使得管理人员能够及时精确的了解牛的体重信息并做出相应的处理，提高牛的养殖效益，具有极好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN117975562B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410148574.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 四川农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视频处理的牦牛个体行为实时连续监测管理方法，首先基于YOLOv5建立牦牛个体识别模型；由于牦牛在单栏饲养环境中，不同行为保持相对固定姿态，其在采食、站立和躺卧时在垂直空间上呈现出明显的活动范围界限，在管理方法程序中设定三条位置界限识别水平分界线，通过比较牦牛目标检测框上边缘与三条识别分界线的高低位置关系，建立牦牛行为识别模型；统计牦牛个体采食、站立、躺卧行为时长并进行每日行为时长展示和异常行为时长预警；本发明能够实时地对牦牛行为进行监测，识别过程简单，识别精确度高，并且能够长期、持续的对牦牛行为时长进行统计分析，不会对牦牛造成伤害，提高养殖效益，具有极好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN117975562A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410148574.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 四川农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视频处理的牦牛个体行为实时连续监测管理方法，首先基于YOLOv5建立牦牛个体识别模型；由于牦牛在单栏饲养环境中，不同行为保持相对固定姿态，其在采食、站立和躺卧时在垂直空间上呈现出明显的活动范围界限，在管理方法程序中设定三条位置界限识别水平分界线，通过比较牦牛目标检测框上边缘与三条识别分界线的高低位置关系，建立牦牛行为识别模型；统计牦牛个体采食、站立、躺卧行为时长并进行每日行为时长展示和异常行为时长预警；本发明能够实时地对牦牛行为进行监测，识别过程简单，识别精确度高，并且能够长期、持续的对牦牛行为时长进行统计分析，不会对牦牛造成伤害，提高养殖效益，具有极好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN116597490A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310570500.8
申请日：2023-05-19
Applicant: 四川农业大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于YOLOv5的牛的个体采食行为跟踪方法，包括牛脸部图像数据采集、牛觅食图像数据采集、图像数据处理、建立个体识别跟踪模型、建立采食行为识别模型以及牛个体采食行为跟踪识别六个步骤，本发明通过分辨牛脸对牛的个体身份信息进行识别，是一种无接触式的识别方式，同时牛脸识别视角与采食行为识别视角相同，有利于在采食状态下对牛进行个体识别与跟踪，解决现有技术中不能有效的识别牛的身份信息以及个体跟踪的问题，本发明识别过程简单，识别准确率高，再通过将牛的觅食状态细分为采食状态和非采食状态，能更精确的识别牛的采食行为，并且能够实现对个体牛采食的时间进行统计，更有利于对牛的采食相关行为进行分析。
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