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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116311502A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310107491.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及畜牧业信息技术领域，公开了一种基于目标跟踪的猪只行为节律分析方法及系统，包括以下步骤：S1.采集猪栏内所有猪只的视频信息；S2.训练猪只检测模型，根据视频信息，进行猪只检测；S3.通过多目标跟踪算法，结合猪只检测模型检测结果，对猪只进行多目标跟踪，获得猪只位置变化轨迹；S4.根据猪只位置变化轨迹，对猪只进行简单行为以及复杂行为的识别；S5.分析所有种猪个体简单行为和复杂行为一天内的变化规律，进一步分析猪只行为节律分析，判断猪只健康状态信息；本发明解决了现有种猪行为节律分析技术依赖人工判断的问题，提供了一种不依赖人工的基于目标跟踪的猪只行为节律分析方法及系统，其具有安全稳定，准确可靠的特点。
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公开(公告)号：CN116034905B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310331301.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能耳标运动量的猪只行为节律分析方法，涉及猪只行为节律分析领域，该方法包括以下步骤：采集猪只的三轴加速度数据，进而确定猪只在计算周期内的累计运动量；根据累计运动量确定猪只在统计周期内的行为；根据猪只在统计周期内的行为绘制行为表格；根据猪只在计算周期内的累计运动量绘制累计运动量变化曲线；将猪只的累计运动量变化曲线与评估曲线进行重合度对比，确定猪只行为节律精确分析结果。本发明通过量化猪只的运动量与不同行为之间的关系绘制行为表格，能对猪只行为节律进行更加快速的分析，通过确定一条评估曲线，表征猪只的行为节律，并对评估曲线进行动态调整，可以更准确地反映猪只的行为节律。
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公开(公告)号：CN116034905A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310331301.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能耳标运动量的猪只行为节律分析方法，涉及猪只行为节律分析领域，该方法包括以下步骤：采集猪只的三轴加速度数据，进而确定猪只在计算周期内的累计运动量；根据累计运动量确定猪只在统计周期内的行为；根据猪只在统计周期内的行为绘制行为表格；根据猪只在计算周期内的累计运动量绘制累计运动量变化曲线；将猪只的累计运动量变化曲线与评估曲线进行重合度对比，确定猪只行为节律精确分析结果。本发明通过量化猪只的运动量与不同行为之间的关系绘制行为表格，能对猪只行为节律进行更加快速的分析，通过确定一条评估曲线，表征猪只的行为节律，并对评估曲线进行动态调整，可以更准确地反映猪只的行为节律。
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公开(公告)号：CN118566229B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411037695.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/84 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38 , G06V20/68 , G06V10/141 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的禽蛋蛋黄比例检测分级装置及分级方法，属于禽蛋加工技术领域，以解决现有技术中部分禽蛋蛋黄比例检测效率低下以及单一特征数据无法切实准确的实现禽蛋蛋黄比例的测定的技术问题。它包括禽蛋输入单元、禽蛋传送单元、禽蛋数据采集单元、禽蛋控制单元和禽蛋分级单元；结合本发明提供的禽蛋蛋黄比例检测分级方法，能够有效地提取图像特征和光谱特征，并进行特征标准化和融合，利用不同类型的数据来提高禽蛋蛋黄比例预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118566229A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411037695.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/84 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38 , G06V20/68 , G06V10/141 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的禽蛋蛋黄比例检测分级装置及分级方法，属于禽蛋加工技术领域，以解决现有技术中部分禽蛋蛋黄比例检测效率低下以及单一特征数据无法切实准确的实现禽蛋蛋黄比例的测定的技术问题。它包括禽蛋输入单元、禽蛋传送单元、禽蛋数据采集单元、禽蛋控制单元和禽蛋分级单元；结合本发明提供的禽蛋蛋黄比例检测分级方法，能够有效地提取图像特征和光谱特征，并进行特征标准化和融合，利用不同类型的数据来提高禽蛋蛋黄比例预测的准确性。
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