食草动物采食量监测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117456472A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311788352.3

    申请日:2023-12-25

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种食草动物采食量监测方法、装置、电子设备及存储介质,包括:确定至少两帧连续的采食图像;将当前采食图像分别输入至食草动物头部识别模型和草料堆识别模型,得到至少一只食草动物的头部掩码、头部特征坐标信息以及草料堆掩码;基于各食草动物的头部掩码、头部特征坐标信息以及草料堆掩码,确定各第一掩码相似度;基于各第一掩码相似度,确定其余各帧采食图像中各存在采食行为的食草动物的第二掩码相似度;基于各第一掩码相似度和各第二掩码相似度,确定各存在采食行为的食草动物的采食量监测结果。本发明提供的食草动物采食量监测方法,实现智能化的食草动物采食量监测,提高食草动物采食量监测的准确性。

    牲畜爬跨行为标注方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115661717A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211379128.4

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明提供一种牲畜爬跨行为标注方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:利用牲畜多行为检测模型对多牲畜活动视频进行行为检测,确定多牲畜活动视频中存在牲畜爬跨行为的初始视频帧;牲畜多行为检测模型用于对多牲畜活动视频中各个牲畜的行为类型进行检测;对初始视频帧之后的各第一视频帧进行爬跨行为跟踪,直至确定表征牲畜爬跨行为结束的目标视频帧;获取初始视频帧至目标视频帧之间存在牲畜爬跨行为的关键帧,并确定每一帧关键帧中爬跨牲畜的位置信息;基于关键帧中爬跨牲畜的位置信息,生成每一帧关键帧对应的牲畜爬跨行为标注文件。本发明实现了牲畜爬跨视频图像的自动检测及数据自动标注,减少了人工标注工作量以及人力成本。

    家畜三维点云关键区域提取方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN115311356A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210785252.4

    申请日:2022-06-29

    Abstract: 本发明提供一种家畜三维点云关键区域提取方法、装置及电子设备,所述方法包括:获取目标家畜的连续点云切片,连续点云切片垂直于第一方向,第一方向为从家畜尾部指向家畜头部的方向;基于连续点云切片在第二方向上的跨度值,获取跨度特征分布拟合曲线和梯度特征分布曲线,第二方向为从地面指向家畜头部的方向;基于跨度特征分布拟合曲线的极值点,获取腿部区域中心位置;基于腿部区域中心位置、梯度特征分布曲线及其最大最小值,获取前腿边界位置和后腿边界位置;基于前腿边界位置、后腿边界位置和梯度特征分布曲线,可以获取关键区域切片。本发明通过确定用于家畜体尺计算的关键区域切片,能够实现非接触式体尺自动测量。

    基于多源养殖数据挖掘的肉牛体况预测方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN115222091A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210623220.4

    申请日:2022-06-01

    Abstract: 本发明提供一种基于多源养殖数据挖掘的肉牛体况预测方法、装置及系统,该方法包括:获取目标养殖场内各肉牛的体况数据;以体况数据作为训练样本,训练出目标本地模型的第一模型参数,并将第一模型参数上传至服务器端;基于服务器端下发的第二模型参数,更新目标本地模型,以利用更新后的目标本地模型对体况数据进行预测,获取体况预测数据。本发明提供的基于多源养殖数据挖掘的肉牛体况预测方法、装置及系统,能够结合肉牛在预设时段内不同日龄生长变化趋势,设计出与养殖场对应的本地模型,保证本地数据单独训练与权重更新,并结合联邦学习的权重累计机制,保证预测结果属于全局最优解,提高预测精度。

    并发症风险预警方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114999659A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210451031.3

    申请日:2022-04-26

    Abstract: 本发明提供了一种并发症风险预警方法,包括:提取目标生物体的所有症状特征,以确定症状特征向量组合;将所述症状特征向量组合输入至并发症风险预警模型,以获取所述症状特征向量组合所对应的所有并发症的预警级别;所述症状特征向量组合是所有症状特征向量化表示的组合;所述并发症风险预警模型是基于多个特征向量组合样本,以及各特征向量组合样本对应的并发症预警级别标签训练获取的。本发明能够使从业人员不受专业知识水平制约,广泛应用于各种生物体的智能风险预警辅助,节约决策规则逐个梳理的时间成本,故能缩短并发症风险预警的计算反馈时间,使得生物体并发症风险预警模型在基层养殖户中更易推广。

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