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公开(公告)号：CN113487107B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110854716.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层径向基网络的大型动物体重自动评估方法、系统及介质，该方法包括：每层首先随机生成径向基函数中心点，再生成径向基神经元以组成径向基层，最后连接径向基层和全连接层以构建多层径向基网络模型；输入归一化的大型动物体况参数以训练多层径向基网络模型，采用损失函数优化模型的参数；利用训练好的多层径向基网络模型进行体重自动估计。本发明采用一维的大型动物体况参数进行预测其体重，基本不受动物姿态以及运动的影响，对于估计动物生重的鲁棒性较大；本发明将多层径向基网络层通过全连接层进行连接，拟合能力更高，仅在输入一维体况的情况下有较高的估计精度。
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公开(公告)号：CN113392916B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110698418.4
申请日：2021-06-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像的麻竹笋营养成分检测方法、系统和存储介质，包括下述步骤：读入麻竹笋高光谱图像并对其进行预处理，得到样本集P1；将样本集P1导入CNN卷积神经网络进行显著特征提取并整合成相关的数据集文件；利用数据集文件构建麻竹笋营养成分指标的回归分析模型；将麻竹笋高光谱图像导入模型进行分析预测。本发明运用传统机器学习与深度学习方法搭建回归分析模型，利用高光谱图像提供的大量多维度数据，对麻竹笋的营养成分进行分析预测，确保了预测的准确性和有效性，降低了预测成本，为麻竹笋营养成分的检测提供了简便、快速、无损的技术方法，保障和促进了麻竹笋食品工业的高质量发展。
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公开(公告)号：CN110363095B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201910536393.0
申请日：2019-06-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/22 , G06V30/164 , G06V30/146
Abstract: 本发明公开的一种针对表格字体的识别方法，包括以下步骤：获取表格图像，对表格图像进行预处理，包括：图像灰度化、图像去噪、图像倾斜校正；然后进行表格提取，提取表格横线、提取表格竖线、合并表格线段，去除不合格的表格线，得到完整表格；对完整表格进行定位截取，获取表格内容在完整表格中的定位；对定位截取内容进行表格内容提取，获取表格内容；使用识别技术对表格内容进行识别，得到初步识别结果，并分别训练对应的语言库，使用对应的语言库对初步识别结果进行选举，得到最终识别结果；本发明能够对多种格式的表格进行准确定位提取表格线和表格结构，能避免虚线和细线的对表格提取的干扰，能同时对印刷体和手写体进行准确识别。
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公开(公告)号：CN114550069B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210199936.6
申请日：2022-03-01
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的仔猪乳头计数方法，所述的方法包括步骤如下：S1：对仔猪腹部进行视频获取；S2：对获取的视频进行逐帧筛选，过滤模糊图像，保留清晰图像；S3：使用目标分割网络对猪体进行目标分割提取；S4：将分割后目标提取图像输入计数网络进行仔猪乳头计数；S5：依据多帧图像多数计数结果实现仔猪乳头最终计数。本发明具有高效、准确自动计数仔猪乳头的优点，不需要采用人力计数，有效的降低劳动力和提高计数效率。
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公开(公告)号：CN115050376A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210654424.4
申请日：2022-06-10
Applicant: 华南农业大学
IPC: G10L17/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer声谱图特征学习的母牛发情检测方法及装置，方法包括：将采集母牛声音数据分割为等时长的声音片段并进行降噪；对降噪后的声音片段进行标注；将所有降噪后的声音片段转换为梅尔声谱图并进行数据增强；构建基于Transformer的声谱图特征学习模型，利用多头自注意力机制对数据增强后的梅尔声谱图进行学习，获取梅尔声谱图的深度特征；构建基于通道注意力机制的母牛发情声音事件检测模型，以梅尔声谱图的深度特征为输入，通过深度学习对深度特征中的时域线索进行分类并串联，实现母牛发情声音事件检测，最终输出发情事件发生的时刻和概率。本发明利用注意力机制对母牛的声音事件进行识别与定位，实现基于声音信号的母牛发情事件检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989836A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111219484.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的奶牛牛脸重识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取奶牛牛脸数据集；构建全局特征与局部特征相结合的第一奶牛牛脸重识别网络；对第一奶牛牛脸重识别网络的局部特征提取进行改进，得到第二奶牛牛脸重识别网络；利用奶牛牛脸数据集对第二奶牛牛脸重识别网络进行训练，得到第三奶牛牛脸重识别网络；获取待识别奶牛牛脸图像；将待识别奶牛牛脸图像输入第三奶牛牛脸重识别网络，实现待识别奶牛牛脸图像的重识别。本发明可以提升对奶牛牛脸的识别准确率以及检索排序能力，改进后的网络解决了局部区域的对齐与信息完整性的问题。
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公开(公告)号：CN113487107A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110854716.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层径向基网络的大型动物体重自动评估方法、系统及介质，该方法包括：每层首先随机生成径向基函数中心点，再生成径向基神经元以组成径向基层，最后连接径向基层和全连接层以构建多层径向基网络模型；输入归一化的大型动物体况参数以训练多层径向基网络模型，采用损失函数优化模型的参数；利用训练好的多层径向基网络模型进行体重自动估计。本发明采用一维的大型动物体况参数进行预测其体重，基本不受动物姿态以及运动的影响，对于估计动物生重的鲁棒性较大；本发明将多层径向基网络层通过全连接层进行连接，拟合能力更高，仅在输入一维体况的情况下有较高的估计精度。
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公开(公告)号：CN105976004A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610260753.5
申请日：2016-04-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K19/06
CPC classification number: G06K19/06037 , G06K19/06056 , G06K19/0614
Abstract: 本发明公开了一种彩色二维码多维信息编码、解码方法及装置，编码方法包括步骤：把信息分为多段并对每段使用不同加密算法和/或密钥进行加密，把各段加密后的信息拼合生成普通二维码图像；接着，把所使用的多个算法或密钥进行拼合生成彩色叠加模板，最后将彩色叠加模板叠加到上述普通二维码图像中得到彩色二维码图像。解码方法包括步骤：针对不同使用者分发不同的解码模板，一个解码模板包括若干个解码向量；使用者把解码模板覆盖到彩色二维码图像上，通过图像的形状、颜色叠加，使用算法从中得到所属解码密钥，使用此解码密钥解码出对应若干段的加密信息。本发明使一个二维码可被不同权限的用户读取为不同信息，拓宽二维码的编码空间和应用场景。
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公开(公告)号：CN102622823B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210089371.2
申请日：2012-03-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G07G1/00
Abstract: 本发明公开了一种安全的发票系统及其实现方法，系统包括税务数据模块、税务发票管理模块、授权发票打印终端、发票真伪验证机；所述税务数据模块与税务发票管理模块双向连接，所述税务发票管理模块与授权发票打印终端双向连接，税务发票管理模块与发票真伪验证机连接；所述发票真伪验证机为离线工作和在线工作两种工作方式。本发明利用二维码技术，根据其信息量大、抗损性强、成本低等特点，结合防伪印刷技术或密码学技术，实现保密性高、管理方便的安全发票系统。
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