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公开(公告)号：CN119445615A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411471779.5
申请日：2024-10-22
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及视频处理技术领域，公开了一种家畜立体行为检测方法，包括如下步骤：步骤S1、搭建家畜立体行为检测系统，用于拍摄家畜行为视频；步骤S2、构建家畜立体行为实时检测模型，即RT‑DETRv3模型；步骤S3、根据行为检测系统所获取的家畜拍摄视频，利用实时检测模型输出家畜的不同行为进行分类与分析，并生成可视化的家畜行为的统计报告。本发明通过结合多视角摄像系统和深度学习算法，特别是整合了3D卷积神经网络与RT‑DETRv3Transformer，能够实时捕捉家畜的立体行为。相比于现有技术仅依赖单视角的二维监测，本发明可以实现对家畜站立、躺卧、行走等复杂三维姿态的精准识别，极大提高了检测的准确性和精度。此外，借助姿态关键点检测与多目标监督机制。
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公开(公告)号：CN117953544B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410348589.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种目标行为监测方法及系统，方法包括：采集目标的单视角图片；将所述单视角图片输入预先训练的扩散模型，输出所述目标的一组多视角图片；将所述多视角图片输入预先训练的NeRF网络，输出所述目标的三维点云数据；将所述三维点云数据输入预先训练的分类网络，输出所述目标的行为模式。利用本发明实施例，能够通过深度学习技术提高目标行为的监测水平和准确性，不需要使用传感器监测目标的行为模式，降低成本，适应性较强，进一步高效和准确评估目标的生长发育状况。
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公开(公告)号：CN117953544A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410348589.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种目标行为监测方法及系统，方法包括：采集目标的单视角图片；将所述单视角图片输入预先训练的扩散模型，输出所述目标的一组多视角图片；将所述多视角图片输入预先训练的NeRF网络，输出所述目标的三维点云数据；将所述三维点云数据输入预先训练的分类网络，输出所述目标的行为模式。利用本发明实施例，能够通过深度学习技术提高目标行为的监测水平和准确性，不需要使用传感器监测目标的行为模式，降低成本，适应性较强，进一步高效和准确评估目标的生长发育状况。
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公开(公告)号：CN118379728B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410842103.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/141 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于双平面镜的玉米穗粒全景计数系统，计数系统包括底板、两个平面镜、一个支撑底座、一个摄像机、三个滑轨和三个挡板以及光源；两个平面镜尺寸相同，且两个平面镜垂直放置于底板上，两个平面镜的一侧接触且二者之间的夹角为120°，摄像机安装在支撑底座的正前方；三块挡板分别安装在三个滑轨上，三个滑轨沿周向均匀阵列分布在支撑底座的四周。本发明提出的计数方法能够同时获取多个视角的玉米穗粒图像信息，并通过深度学习算法对图像进行处理和分析，从而准确计算出整根玉米穗粒的数量。与其它计数系统相比，该系统具有速度快、精度高、操作简便等显著优点，能够更好地满足实际需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118329830A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410458989.4
申请日：2024-04-17
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽康乐机械科技有限公司
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种食用菌含水量无损检测方法及装置，方法包括：利用预先构建的多通道近红外光谱系统，采集待测食用菌样品的近红外光谱数据；将所述近红外光谱数据输入预先训练的食用菌含水量预测模型，获得所述待测食用菌样品的含水量。利用本发明实施例，能够实现更高效和精确的食用菌无损含水量测试。
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公开(公告)号：CN117314870A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311306359.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，公开了一种植物叶片三维表型分析方法，包括以下步骤：S1构建结构光三维成像系统：其中，结构光三维成像系统包括相机、投影仪和计算机；S2植物图像信息采集：利用相机采集投影仪投影至植物叶片的条纹图像和植物叶片的RGB图像；S3条纹图像的条纹分析。本发明采用结构光三维成像系统重建的植物点云数据精度高，计算的植物叶片表型参数精度高，能有效地反应植物叶片的真实长势信息；使用改进的Mask R‑CNN分割算法对植物叶片进行实例分割，将结构光技术和深度学习算法的结果相结合，可以实现自动化的叶片三维表型分析；得到植物叶片的三维信息，帮助育种人员实时地了解植物的生长状态，更好地管理和培养植物。
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公开(公告)号：CN116840236A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310739385.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及水果机械损伤检测技术领域，公开了一种薄皮水果亚表面机械损伤检测方法，包括以下步骤：S1搭建光照明反射成像系统，并采集灰度反射图像；S2利用三相解调算法从灰度反射图像中求解出直流分量图像与交流分量图像；S3选择全局阈值，将直流分量图像进行二值化，生成仅包含苹果区域的掩膜图像。本发明采用结构光照明反射成像技术，解决了水果亚表面机械损伤区域因表面几乎看不见而导致的难检测问题；使得水果亚表面机械损伤区域呈现更好的对比度；解决了水果近似球形形状导致靠近边缘区域的亚表面机械损伤难以被有效检测的问题；具有非接触、成本低、精度高、速度快的优点。
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公开(公告)号：CN118379728A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410842103.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/141 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于双平面镜的玉米穗粒全景计数系统，计数系统包括底板、两个平面镜、一个支撑底座、一个摄像机、三个滑轨和三个挡板以及光源；两个平面镜尺寸相同，且两个平面镜垂直放置于底板上，两个平面镜的一侧接触且二者之间的夹角为120°，摄像机安装在支撑底座的正前方；三块挡板分别安装在三个滑轨上，三个滑轨沿周向均匀阵列分布在支撑底座的四周。本发明提出的计数方法能够同时获取多个视角的玉米穗粒图像信息，并通过深度学习算法对图像进行处理和分析，从而准确计算出整根玉米穗粒的数量。与其它计数系统相比，该系统具有速度快、精度高、操作简便等显著优点，能够更好地满足实际需求。
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公开(公告)号：CN116912432A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311185027.8
申请日：2023-09-14
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及三维测量技术领域，公开了一种高通量植物表型成像方法，包括如下步骤：步骤S1：搭建高通量植物表型成像系统，成像系统包括高光谱相机、数字投影仪、白光光源、荧光激发光源、工控机和待测植物；步骤S2：保持整个植物表型成像系统稳定，只打开白光光源照射待测植物，并利用高光谱相机采集待测植物的高光谱图像#imgabs0#；步骤S3：只打开荧光激发光源照射待测植物，激发待测植物的叶绿素荧光，并利用高光谱相机采集待测植物的高光谱图像#imgabs1#。本发明提出的一种高通量植物表型成像方法与成像系统，能够高效地获取植物的三维点云图像、高光谱图像和叶绿素荧光图像，相互之间存在像素级映射关系，具有非接触、速度快、精度高、鲁棒性强等优点。
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