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公开(公告)号：CN117219088A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311214740.0
申请日：2023-09-20
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明涉及语音信号处理技术领域，特别是涉及一种复杂环境下生猪连续咳嗽声音识别方法，包括：采集猪舍内的连续声音，基于所述连续声音构建语料库；对所述语料库进行多重端点检测，获取单个声音段以及所述单个声音段的开始时间和结束时间；对所述单个声音段进行分类识别，判断所述单个声音段是否为咳嗽，若为咳嗽，则基于所述单个声音段的开始时间和结束时间计算相邻咳嗽之间的时间间隔，根据所述时间间隔判断是否为连续咳嗽。本发明能够实现连咳的识别，并提高复杂环境下生猪咳嗽声的识别精度。
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公开(公告)号：CN115273908B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210938605.X
申请日：2022-08-05
Applicant: 东北农业大学
IPC: G10L25/66 , G10L17/26 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F18/2411 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于分类器融合的生猪咳嗽声音识别方法，包括：收集猪舍内生猪的声音片段，获得语料库；对语料库进行标注，获得咳嗽声音片段与非咳嗽声音片段；基于咳嗽声音片段与非咳嗽声音片段按照一定比例划分为训练集和测试集，提取训练集中声音信号的声学特征和图像特征；构建支持向量机训练模型，将声学特征和图像特征输入支持向量机训练模型进行模型训练，获得目标训练模型；将测试集的数据输入目标训练模型进行分类，获得分类结果，完成猪咳嗽声音的识别。相比于常规的声音识别方法，本发明的识别方法可有效提升猪咳嗽声识别精度。
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公开(公告)号：CN113608860A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110638369.5
申请日：2021-06-08
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的奶牛实时反刍行为识别方法，属于畜禽健康养殖技术领域。包括：S1、将反刍检测器固定在奶牛个体的笼头上，检测到奶牛的反刍行为后，选取奶牛个体已知的反刍样本数据集，再选择连续的包含反刍行为与其他行为的24小时三轴加速度数据作为测试数据集；S2、反刍数据集与测试数据集以256帧为一组进行数据分割，分帧处理以形成短块来对奶牛反刍行为进行识别；S3、对数据分割形成的最小处理单元进行特征提取；S4、数据集完成S1‑S3的预处理后，利用基于KNN改进的反刍行为识别算法实时地识别奶牛的反刍行为。本发明减轻了数据传输压力与云端计算量，具有更高的实时性和效率。
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公开(公告)号：CN110720928A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911196967.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 东北农业大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别方法，属于畜禽健康养殖技术领域。本发明包括数据采集模块，无线接收模块和PC端软件。使用步骤包括：步骤一：将数据采集模块固定在笼头上，给奶牛佩戴后使得数据采集模块在奶牛下颌的侧中部，固定完成后开始测量加速度数据。步骤二：数据采集模块所测量的数据均保存在集成的SD卡中，无线发射装置、无线接收模块将保存在SD卡中的三轴加速度数据传至PC端。步骤三：PC端软件对加速度信号以长度为256的数据片段为最小处理单元提取时域和频域特征，经过标准化、特征降维等处理，使用K-近邻算法将奶牛进食和反刍行为识别出来。
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公开(公告)号：CN109583566A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811380025.3
申请日：2018-11-20
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于经验模态分解与Elman神经网络的寒地猪舍内氨气浓度预测方法，属于环境智能控制技术领域。包括：步骤一：选取猪舍内采集的历史温度、湿度、二氧化碳浓度以及光照强度作为氨气浓度的影响因素，对氨气浓度及4种影响因素的时间序列进行经验模态分解，分别得到本征模态函数和趋势项；步骤二：对分解后相同时间尺度下的波动分量分别建立Elman神经网络预测模型；步骤三：对各分量预测结果进行重构得到氨气浓度预测值，建立了基于经验模态分解与Elman神经网络的氨气浓度预测方法。本发明的预测结果与使用Elman神经网络单独预测方法相比可提高猪舍氨气浓度预测的准确性，连续预测的性能可为寒地猪舍内环境监控及氨气浓度的调控提供有效参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109493874A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811402994.4
申请日：2018-11-23
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的生猪咳嗽声音识别方法，属于语音信号处理领域。呼吸道疾病是影响生猪养殖业的最常见的疾病之一，严重制约生猪产业的发展，咳嗽是生猪呼吸道疾病的明显症状之一，通过对咳嗽声音的监测与识别可以实现对呼吸道疾病的预警，从而有效减少疾病扩散和抗生素药物的使用。已有的生猪咳嗽声音识别方法存在识别精度低的问题，尤其对于集约化的大型猪舍尤为明显，本发明提出了一种基于AlexNet的卷积神经网络模型对咳嗽声音进行识别，将声音信号的语谱图作为网络的输入，网络可以自动提取语谱图的深层特征，相比于常规的声音识别方法，该方法可有有效提升咳嗽声音和整体识别精度。
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公开(公告)号：CN108514812A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810604501.9
申请日：2018-06-13
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明涉及寒地冬季畜禽舍对外排放的NH3处理技术领域，针对现有的畜禽舍排出的NH3浓度达不到国家排放标准从而污染环境的问题，本发明依据NH3极易溶于水、液氨与硫酸溶液反应能生成固态硫酸铵的特点，提供一种能较大幅度降低舍内排放氨气的处理装置及方法，包括第一反应室、第二反应室和出风道。具体介绍以下步骤：a、当舍内风机开启排出废气时，开启出风道中的离心式中压鼓风机，吸入舍外冷空气，舍内热空气与舍外冷空气相遇，氨气更易溶解在液化的小水珠中，被强力吸水纤维吸收。b、第一反应室中产生的大量液氨与硫酸溶液在第二反应室进行中和反应，生成物理性质稳定的固态硫酸氨，可作为肥料再次利用，避免了对环境的二次污染。
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公开(公告)号：CN106993546A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201710277184.X
申请日：2017-04-25
Applicant: 东北农业大学
IPC: A01K29/00
CPC classification number: A01K29/005
Abstract: 本发明公开了一种基于反刍时间与活动量的奶牛发情监测方法，属于动物个体体征监测领域。准确的判断奶牛发情期，有利于奶牛的及时受孕、产犊、提高泌乳期并有效的提高生产效率。本发明通过联合监测奶牛的反刍时间和活动量信息共同来判断奶牛的发情期，首先通过反刍时间和活动量信息初步判断奶牛的发情期，即当反刍时间低于设定门限且活动量高于门限时对发情期进行预警，然后通过活动量信息进一步判断奶牛发情的具体时间，可以将发情时间具体预测到小时。通过联合反刍时间和活动量判断奶牛发情时间，可以有效提高检测概率，并提高发情检测精度，从而及时对奶牛进行受孕，对实际生产具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN113608860B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110638369.5
申请日：2021-06-08
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06F9/50 , G06F18/2413 , A01K29/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的奶牛实时反刍行为识别方法，属于畜禽健康养殖技术领域。包括：S1、将反刍检测器固定在奶牛个体的笼头上，检测到奶牛的反刍行为后，选取奶牛个体已知的反刍样本数据集，再选择连续的包含反刍行为与其他行为的24小时三轴加速度数据作为测试数据集；S2、反刍数据集与测试数据集以256帧为一组进行数据分割，分帧处理以形成短块来对奶牛反刍行为进行识别；S3、对数据分割形成的最小处理单元进行特征提取；S4、数据集完成S1‑S3的预处理后，利用基于KNN改进的反刍行为识别算法实时地识别奶牛的反刍行为。本发明减轻了数据传输压力与云端计算量，具有更高的实时性和效率。
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公开(公告)号：CN117322358A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311164399.2
申请日：2023-09-11
Applicant: 东北农业大学
IPC: A01K29/00 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于智慧畜牧业领域，具体涉及基于超宽带与惯性测量单元的奶牛行为识别的数字孪生系统及其数字孪生方法。所述数字孪生系统包括项圈(1)，所述项圈(1)佩戴在牛颈上，在牛舍的侧墙一端上方设置多个摄像头(7)，在牛舍的侧墙设置多个锚点(2)，牛舍的侧墙设置串口服务器(4)，所述串口服务器(4)通过双绞线(5)与牧场服务器(6)相连接，所述牧场服务器(6)通过无线网络将实时数据传输至客户端。本发明用以实现精准识别和监测奶牛的行为，构建数字影子，从而为畜牧业提供全新的养殖管理方案。
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