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公开(公告)号：CN108428219B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810168862.3
申请日：2018-02-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三维曲面的原木直径测算方法，包括以下步骤：S1.使用三维扫描设备于原木运输传送带一侧对原木进行扫描，获取原木侧面的三维点云；S2.对获取的三维点云进行背景去除、去噪处理，得到原木侧面的轮廓点；S3.对原木侧面的轮廓点按原木横截面方向进行切片，并将切片投影在平面上，切片上的轮廓点形成一圆弧，对圆弧上的轮廓点进行拟合，得到相应的圆；S4.分别计算圆弧上的轮廓点与拟合的各个圆的拟合度，选取拟合度高于某一设定阈值的圆的直径作为原木的直径进行输出。
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公开(公告)号：CN108537153B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810260055.4
申请日：2018-03-27
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于椭圆拟合的原木板材孔洞缺陷检测与定位方法，包括以下步骤：S1.使用拍摄设备于原木板材运输传送带上方垂直向下对原木板材进行拍照，获得原木板材的图像；S2.对原木板材的图像中的每一个像素点做色差均方值运算，依据色差均方值对原木板材的图像做二值化处理；S3.对步骤S2得到的二值化图像利用二值连通区域标记法于全域内标定孔洞边缘点，完成每一个孔洞边缘点的标定和逐次编号；S4.对步骤S3得到的每一个孔洞边缘点分别进行椭圆拟合，使拟合椭圆能最小化的完全覆盖孔洞；S5.对步骤S1中原木板材两端用于压实板材的绘有定标线的固定条进行像素度量，从而实现在整幅图像中的像素级定位，结合拟合椭圆信息将椭圆的圆心点精确定位，并发送给数控机床设备。
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公开(公告)号：CN109215019A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810973742.0
申请日：2018-08-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于原木弯曲度的木材切分点定位方法和装置，该方法包括：对若干帧原木三维图像进行原木三维点云的提取后，将提取出的原木三维点云进行融合和滤波，以得到第一原木三维点云；对第一原木三维点云进行逐块横向切片，以获得若干个切片圆弧；对若干个切片圆弧进行圆拟合，以得到所有拟合得到的圆的圆心点；将所有圆心点分别向平行原木传输带方向和原木传输带侧向方向投影后，对投影方向的离散点进行曲线拟合，根据拟合曲线的曲率确定出原木的弯曲点及其弯曲度。该装置包括用于执行上述定位方法的处理器。本发明能实现弯曲木头切分点的自动定位选择，提高原木利用率且减少加工操作，自动化水平高，可广泛应用于木材加工领域中。
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公开(公告)号：CN119992648A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510024118.6
申请日：2025-01-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V20/52
Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv8模型的母猪分娩行为智能监测方法，包括：获取母猪分娩行为数据集并进行预处理，并划分训练集和测试集；选用YOLOv8模型作为基础模型并进行改进，在YOLOv8模型中Head部分的三个检测头前分别添加DLKA模块，并引入Adaptive Threshold Focal Loss作为分类损失，构建母猪分娩行为监测模型；利用训练集训练改进后的模型；利用测试集测试并评估训练好的模型；本发明能够有效提高母猪分娩行为监测的精度；本发明能够精准捕捉母猪分娩时的姿态变化，以及准确识别和记录仔猪的出生情况，有效推动养猪业向智能化和精细化方向迈进，为我国畜牧业高质量发展提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN119379810A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411469960.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/80 , G06T5/60 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于双目光学图像的水下三维全景重构方法和系统，能够有效应对海底复杂环境下光学图像退化的问题，通过深度学习算法对图像进行恢复与增强，提高了水下图像重构质量；同时通过优化立体视觉匹配算法，能够生成高精度的水下点云数据；另外，还通过环境自适应的点云校正，修正了光学失真带来的偏差，进一步提高了水下全景重构的精度；本发明能够有效提升水下三维重构的精度和效率，解决传统方法中的图像质量低和光学失真问题，适用于海洋生物调查、水下考古、海洋牧场管理等领域，并为水下环境的研究和利用提供可靠的数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117197199A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311107794.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于重叠区域预测的猪体点云配准方法，步骤如下：获取并预处理原始猪体点云；构建猪体点云配准网络；将预处理后的原始猪体点云输入到猪体点云配准网络中，预测重叠区域的概率和提取点的特征；基于预测重叠区域和点的特征建立点对关系，计算位置变换关系完成配准。本发明使用神经网络估计猪体点云重叠部分和提取点特征，基于输出的数据计算位置变换关系，获得完整表面光滑的猪体点云，提高猪体多视角点云配准的速度和精度。
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公开(公告)号：CN117058054A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310887186.6
申请日：2023-07-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种牲畜点云连续多帧间配准融合方法，属于牲畜点云配准融合技术领域，包括如下：获取三帧不同位置下的牲畜点云；分别对三帧的牲畜点云进行分割处理，分割出三维头部点云、三维臀部点云；基于点云k邻近点搜索方法提取每一帧的三维头部点云、三维臀部点云的关键点；使用关键点对三帧的三维头部点云、三维臀部点云进行非刚性配准，得到完整的三维头部点云、三维臀部点云；对配准完成后的三维头部点云、三维臀部点云进行拼接还原，去冗余操作；对去冗余操作后的三维头部点云、三维臀部点云进行密度一致性处理。本发明可有效解决因深度相机传统采集视角中存在三维头部点云以及三维臀部点云缺失、以及配准后存在冗余和密度突增的问题。
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公开(公告)号：CN117037024A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310780777.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于改进3D卷积神经网络的猪步态评分方法和系统，涉及计算机图像处理的技术领域；包括获取猪只行走状态下的实时视频流；对所述实时视频流进行逐帧检测，获得猪只在视频帧中的目标检测结果；根据所述目标检测结果对所述视频帧进行过滤处理，获得有效视频帧；对所述有效视频帧进行裁切处理后，逐帧拼接为步态视频；将所述步态视频输入构建的基于改进3D卷积神经网络的评分模型中，获得对应猪只的步态评分结果。本发明实现了对猪步态的自动评分，大大提高了评分的效率和准确度，为猪养殖和健康管理提供更加科学和有效的支持。
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公开(公告)号：CN117036773A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310779204.9
申请日：2023-06-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/246 , G06V20/40 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的猪只跛行检测方法和系统，涉及计算机视觉的技术领域，包括获取区域内猪只的行走视频；在所述行走视频中，提取猪只各关键部位的特征点；根据所述猪只各关键部位的特征点计算各关键部位的特征信息；将各关键部位的特征信息输入跛行程度检测模型进行分类，计算猪只跛行程度得分，获得猪只跛行程度。本发明解决了传统采用人工观察判断方法存在劳动力工作量大、劳动强度高、效率低、主观性强、容易产生误差的问题，能够高效、准确的检测出猪只跛行的严重程度。
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公开(公告)号：CN116958473A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310745354.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T17/10 , G06T15/00 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种融合图像超分辨的数字化三维重建方法，如下：获取环绕待重建植株产生的原始植株RGB图像；构建融合RGB图像超分辨的三维重建网络模型；所述的三维重建网络包括图像超分辨模型、图像位姿计算模型、体渲染模型；其中，所述图像超分辨模型包括用于模拟即时手持拍摄场景中RGB图像退化的WI‑L模型、进行超分辨处理的生成对抗网络模型；将待重建植株产生的原始植株RGB图像输入三维重建网络模型，最终实现实时对原始植株RGB图像的数字化三维重建。本发明解决了现有技术RGB图像数字化三维重建网络模型对模糊、失真输入图像的重建任务适应性较差的问题。
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