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公开(公告)号：CN114996474A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210624917.3
申请日：2022-06-02
申请人： 西北农林科技大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/901 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02
摘要： 本发明提供了一种葡萄种植知识图谱数据库的构建方法，包括：步骤S1，设计知识图谱数据库顶级概念与概念之间的关系，得到本体层；步骤S2，构建葡萄文本数据集，以BIO标注法标注7类实体，并提取字符部首，获得标注的数据集；步骤S3，将标注的数据集按照8:1:1划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4，将所述的训练集输入到多特征融合高效知识抽取网络中进行训练，获得训练后的网络模型；步骤S5，将多源异构的葡萄文本进行预处理后输入训练后的网络模型中，得到格式化文本；步骤S6，在本体层的指导和约束下，将格式化文本组装成三元组，即实体层；步骤S7，将所述的三元组使用Neo4j图数据库进行持久化保存。本发明成本低，知识完整度高且更新维护便利。
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公开(公告)号：CN117649699A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311437895.0
申请日：2023-10-31
申请人： 西北农林科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于时刻偏移损失的肉牛异常行为视频时序定位方法，包括：步骤S1，构建肉牛异常行为时序定位数据集：步骤S2，提取肉牛异常行为视频特征：步骤S3，实现肉牛异常行为时序定位方法：步骤S4，利用中心点‑始末时刻偏移损失函数和焦点损失函数训练肉牛异常行为时序定位模型；步骤S5，肉牛异常行为时序定位。针对现有时序定位方法仅针对单一目标且准确性差的问题，本发明的计算行为发生和结束时刻偏移量的损失函数——中心点‑始末时刻偏移损失函数，构建基于时刻偏移损失的肉牛异常行为视频时序定位方法，实现监控视频中肉牛异常行为的时序定位，以满足真实养殖场景下肉牛精准管理时获取异常行为发生时间的需求。
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公开(公告)号：CN114708978A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210289454.X
申请日：2022-03-22
申请人： 西北农林科技大学
摘要： 一种基于牛业大数据云平台肉牛疾病库、药品库的创建及调用方法，可通过JeecgBoot快速开发平台和SpringBoot微服务架构技术，对大型牧场的牛只的健康状况以及兽医的诊断治疗情况进行信息化存取和调用管理，并实现了数据可视化分析。达到对牧场中的牛群疾病信息以及处方信息进行高效，准确的决策管理。主要业务流程包括创建疾病分类字典库、创建药品分类字典库，调用疾病分类字典库和调用药品分类字典库功能模块。牧场工作人员可以编辑查询相关信息，通过调用疾病和药品分类字典库功能进行对牛只诊断治疗信息的新增，删除和修改操作。
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公开(公告)号：CN118968411A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411029906.6
申请日：2024-07-30
申请人： 西北农林科技大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种基于高低频特征高效选择融合的肉牛目标检测方法，包括：步骤S1，构建肉牛目标检测数据集；步骤S2，构建肉牛目标检测模型：步骤S201，构建特征提取网络MPCPKI‑ResNet；步骤S202，构建混合编码器；步骤S203，构建IoU感知查询选择机制；步骤S204，构建带有辅助预测头的解码器；步骤S3，训练肉牛目标检测模型；步骤S4，肉牛目标检测。本发明能够在不同场景和复杂环境下高效、准确地检测肉牛，显著提升了实时肉牛目标检测的性能。本发明专门为实时肉牛目标检测设计。本发明的方法通过多路径协同门控机制的高效P4特征层选择模块，有效整合浅层网络提取的各种低级特征，提高了特征融合的效率，增强了模型对图像细节信息的捕捉能力。
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公开(公告)号：CN116612409A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310469187.9
申请日：2023-04-27
申请人： 西北农林科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于视频时空特征的肉牛行为识别方法，包括：步骤S1，构建肉牛行为数据集；步骤S2，构建肉牛行为识别模型：采用双分支频谱通道时空聚合与激励模型构建肉牛行为识别模型，肉牛行为识别模型包括视频采样模块、特征提取网络和预测模块；步骤S3，肉牛行为识别模型训练；步骤S4，肉牛行为识别。本发明可以从视频帧序列中提取具有显著运动差异的帧，确保充分保留肉牛运动信息；再者通过运动激励模块、运动聚合模块提取视频中长短时空特征，通过频谱通道注意力机制调整特征图不同通道对运动的表征权重，构建空间特征提取分支增强空间特征，模型对肉牛行为视频中的特征信息捕捉更全面，对肉牛行为识别准确性更高。
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公开(公告)号：CN115017907A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210650342.2
申请日：2022-06-09
申请人： 西北农林科技大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06N3/04 , G06Q50/02
摘要： 本发明提供了一种基于领域词典的中文农业命名实体识别方法，包括：步骤一，原始中文农业文本标注；步骤二，原始中文农业文本向量化；步骤三，农业领域词集构建；步骤四，农业领域词典构建；步骤五，字符向量加强；步骤六，序列编码；步骤七，序列编码增强；步骤八，利用CRF对序列编码增强结果进行解码处理，预测出每个字符对应的标签，从而实现中文农业命名实体识别。本发明对分词工具进行加强后构造农业领域词典，并通过字符向量加强层，将词汇信息融入字符向量中，可以让模型充分利用字符信息与词汇信息，此外本发明基于通道注意力机制提出序列编码增强模块，进一步提高模型的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN217059836U
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202220639180.8
申请日：2022-03-22
申请人： 西北农林科技大学
IPC分类号： G01N15/02
摘要： 本实用新型公开了一种基于数字图像分形的土壤粒径速测装置，属于土壤检测领域。本实用新型的一种基于数字图像分形的土壤粒径速测装置，所述装置壳体的内部上端设置有滑动槽，所述移动检测板位于滑动槽的内部，所述进料筒位于移动检测板的内部中间。本实用新型解决了现有技术中现有的检测设备工作复杂，影响检测效率，且检测后，需要清理设备内部，影响后续工作的问题，通过移动检测板滑动至装置壳体内部进行检测工作，一体化工序，不需要多次人工移动土壤，减少土壤与外界的接触，提高土壤检测的质量，移动检测板移动至装置壳体内部中间后，通过搅拌装置将进料筒内部的土壤进行搅拌分散，搅拌后，可通过数字图像检测装置进行快速粒径检测工作。
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公开(公告)号：CN209788083U
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201920538561.5
申请日：2019-04-19
申请人： 西北农林科技大学
发明人： 蒲攀
IPC分类号： A01G25/16
摘要： 本实用新型属于灌溉技术领域，尤其为一种灌溉机井无线远程控制装置，包括基座，所述基座的顶部固定安装有壳体，壳体的顶部设有开口，壳体的底部内壁上固定安装有控制设备本体，壳体的顶部固定安装有梯形盖板，控制设备本体的顶部固定安装有电机，电机的输出轴上固定安装有第一圆形齿轮，壳体内转动安装有第一横杆，第一横杆上固定套设有第二圆形齿轮，第二圆形齿轮与第一圆形齿轮啮合，第一横杆的一端开设有第一通孔，第一通孔内螺纹安装有两个第二横杆，两个第二横杆相互远离的一端均延伸至第一通孔外。本实用新型实用性强，改变传统的供电方式为控制设备本体提供电能，节约资源，操作起来简单便捷。
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公开(公告)号：CN218470209U
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202222670831.2
申请日：2022-10-11
申请人： 西北农林科技大学
摘要： 本实用新型公开了一种精细分区的植物病害采集装置，包括采集罐、存放盒和海绵软垫，所述海绵软垫的内壁安装有若干个采集罐，所述海绵软垫的内壁安装有若干个存放盒，所述采集罐的顶部安装有顶盖，所述顶盖的顶部安装有固定块，所述固定块的顶部设置有第一标签贴，所述固定块的两端开设有安装孔，所述安装孔的内壁安装有第一把手。本实用新型通过采集罐、顶盖、固定块、第一标签贴、安装孔、第一把手和海绵软垫的设置，通过第一标签贴有利于对采集罐内的采集物进行标记，有利于在使用植物病害采集装置时，能够迅速找到所需采集物，进而达到精细分区的效果，海绵软垫能够起到保护采集罐的效果，避免出现采集罐损坏的情况。
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公开(公告)号：CN217847165U
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202222061290.3
申请日：2022-08-07
申请人： 西北农林科技大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/94 , G06V10/141 , G06V20/50
摘要： 一种基于迁移学习的茶网蝽计数装置系统，涉及人工智能和农业虫害图像识别技术领域。包括茶网蝽计数装置系统后台服务器，移动端装置，本地PC机，图像采集摄像头，样本收集装置，无线WIFI模块，RJ45以太网接口以及供电装置。装置系统针对茶叶的首要害虫之一茶网蝽作为研究对象。通过实地采集约200张图像作为模型训练的原始数据源，前期数据增强，中心化及归一化等预处理工作以及后期训练交叉验证，形成了具有能够识别统计功能的茶网蝽的迁移学习网络结构模型并可植入神经网络算法模块中。经试验本实用新型既能够保证识别过程的精确性，同时又具备功能针对性强的特性，可用于茶叶虫害特别是茶网蝽识别统计的应用研究。
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