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公开(公告)号：CN105809711B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610117576.5
申请日：2016-03-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/215
Abstract: 本发明公开了一种基于视频追踪的猪只运动大数据提取系统，包括分布式硬件部署及基于此分布式硬件部署的猪场本地的猪只运动大数据采集模块、猪场本地服务器的猪只运动状态和参量提取模块以及系统总服务器的猪只运动大数据提取模块；本发明结合了远程通讯技术、数据采集与处理技术、视觉处理技术，实现了可长期的，实时的，远程的实现猪场猪只的监控和运动大数据提取、分析，大大地降低了劳动强度，所提取的运动大数据信息能够反映出猪只活动状况，可以实现对猪只活动的现场动态监测。
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公开(公告)号：CN108717523A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810383668.7
申请日：2018-04-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的母猪发情行为检测方法，首先通过母猪生活视频训练出爬跨行为判断模型；通过母猪生活视频获取到多只发情母猪的位移运动量信息、在公猪诱情情况下与公猪之间的接近程度，由爬跨行为判断模型判断出一定数量发情母猪的爬跨行为和爬跨行为的频次；将上述获取到的各只发情母猪的信息作为各训练样本对神经网络模型进行训练，得到母猪发情预警模型；当要检测母猪发情行为时，通过母猪视频获取到母猪的位移运动量信息、母猪爬跨行为频次以及公猪诱情情况下与公猪之间的接近程度，将上述信息输入到母猪发情预警模型中，判断出母猪是否发情，本发明能够快速且准确的检测出母猪的发情行为，减轻劳动强度的同时增加猪场收益。
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公开(公告)号：CN118097560B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410408276.7
申请日：2024-04-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种母猪发情监控方法及系统，涉及母猪发情监控领域。该方法包括以下步骤：采集母猪彩色视频数据和母猪红外视频数据；获取整猪彩色数据片段、猪头彩色关键片段、猪屁股彩色关键片段和猪屁股红外关键片段；获取母猪行为特征识别结果、猪脸呆滞表情特征识别结果、猪耳竖立特征识别结果、猪外阴流粘液特征识别结果和猪阴臀温差达到发情状态的特征识别结果；获取母猪发情预测结果；获取母猪实际发情结果；构建训练数据集，利用训练数据集对多值加权预测中的权重参数进行微调，以对母猪发情进行预测监控。本发明基于全局特征和局部特征联合预测母猪发情，能提升母猪发情行为预测结果的准确性，进而有效地进行母猪发情监控。
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公开(公告)号：CN114549477B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210172764.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01G17/08
Abstract: 本发明公开了一种肉鸭体重估测方法及其估测系统，所述肉鸭体重估测方法包括：S1：获取肉鸭原始相关图像；S2：对所述肉鸭原始相关图像进行预处理操作，得到肉鸭相关图像；S3：判断所述肉鸭相关图像是否包含肉鸭，若是，进入步骤S4，否则，返回步骤S1；S4：根据所述肉鸭相关图像，得到肉鸭体重的估测结果。本发明所提供的肉鸭体重估测方法及其估测系统，能够提高肉鸭体重测量效率。
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公开(公告)号：CN118097560A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410408276.7
申请日：2024-04-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种母猪发情监控方法及系统，涉及母猪发情监控领域。该方法包括以下步骤：采集母猪彩色视频数据和母猪红外视频数据；获取整猪彩色数据片段、猪头彩色关键片段、猪屁股彩色关键片段和猪屁股红外关键片段；获取母猪行为特征识别结果、猪脸呆滞表情特征识别结果、猪耳竖立特征识别结果、猪外阴流粘液特征识别结果和猪阴臀温差达到发情状态的特征识别结果；获取母猪发情预测结果；获取母猪实际发情结果；构建训练数据集，利用训练数据集对多值加权预测中的权重参数进行微调，以对母猪发情进行预测监控。本发明基于全局特征和局部特征联合预测母猪发情，能提升母猪发情行为预测结果的准确性，进而有效地进行母猪发情监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111354003B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010116353.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/155 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于深度图像的猪只分割方法，其基于深度数据进行猪只分割，由于深度数据不受光线限制，可以全时段采集数据，相较于彩色图像对监测猪只具有实时优势；同时深度数据反应了猪只的三维空间图像特征对后续的猪只行为与状况分析更具有应用价值。其次，通过分水岭分割方法可对粘连猪只进行有效分割，并针对其容易因噪声而出现过度分割的问题，提出先验标记代表性要分割的区域的解决方法。针对于深度学习的识别限制，采用形态学分割方法进一步分割粘连较小猪只。在此基础上，对于粘连较大而难以识别的猪只，采用旋度中心算法识别未分割的猪只背部与腹部并使用分水岭算法分割图像，从而显著提升分割率。
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公开(公告)号：CN113920453A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111194639.4
申请日：2021-10-13
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的猪只体尺体重估测方法，涉及深度学习技术领域。本发明使用卷积神经网络进行猪只的体重预测，相关特征由卷积神经网络学习得到，不需要构建特征工程提取，从而使提取特征更全面，并且卷积神经网络在处理噪声数据和数据的非线性问题上优于线性模型；采用通用的2d彩色摄像头拍摄的猪只图片，设备价格低廉，实施本技术方案成本低。
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公开(公告)号：CN108717523B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810383668.7
申请日：2018-04-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的母猪发情行为检测方法，首先通过母猪生活视频训练出爬跨行为判断模型；通过母猪生活视频获取到多只发情母猪的位移运动量信息、在公猪诱情情况下与公猪之间的接近程度，由爬跨行为判断模型判断出一定数量发情母猪的爬跨行为和爬跨行为的频次；将上述获取到的各只发情母猪的信息作为各训练样本对神经网络模型进行训练，得到母猪发情预警模型；当要检测母猪发情行为时，通过母猪视频获取到母猪的位移运动量信息、母猪爬跨行为频次以及公猪诱情情况下与公猪之间的接近程度，将上述信息输入到母猪发情预警模型中，判断出母猪是否发情，本发明能够快速且准确的检测出母猪的发情行为，减轻劳动强度的同时增加猪场收益。
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公开(公告)号：CN118192717A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410387002.4
申请日：2024-04-01
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明公开了基于环境特征和猪只行为特征的养殖环境调控方法及系统，涉及养殖环境调控技术领域。本发明能实时且及时地根据猪只需求自动调控猪舍内的温湿度、二氧化碳和氨气浓度，实现自动化的环境控制，提高了猪只健康水平和福利水平；根据猪场内环境特征和猪只的行为特征调控猪舍至适宜的温湿度环境，防止猪只产生应激反应，能够及时防止猪舍内有害气体浓度超标，预防有害气体浓度过高给猪只带来的伤害；可有效地对猪舍环境参数进行预测，以及通过改进的SlowFast网络进行猪只行为识别，有效提高识别准确度；具备预警功能，能及时发现猪舍内设备的异常情况并提醒工作人员进行检修，减轻人工劳动量。
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公开(公告)号：CN116824448A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310754818.1
申请日：2023-06-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/46 , G06T7/00 , G06T7/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像数据采集处理技术领域，公开了一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法及系统，包括以下具体步骤：S1、获取猪只活动视频；S2、将猪只活动视频剪辑成样本视频；对样本视频中的每一帧进行目标检测和关键点识别；S3、将识别到的关键点连接成骨架图；组成时空骨架；将目标检测得到的猪目标框中心坐标作为猪的位置，生成该猪的运动轨迹；S4、通过ST‑GCN识别模型提取猪的时空骨架的特征；通过LSTM识别模型捕捉猪的运动轨迹的特征；融合时空骨架的特征和运动轨迹的特征，根据设定的猪的跛脚等级，分类猪只跛脚等级。本发明解决现有技术未能全面考虑猪只行走过程中全身的动态变化的问题，且具有搜索能力强、收敛速度高的特点。
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