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公开(公告)号：CN119206494A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411277563.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7‑tiny的草莓花果检测方法和系统，涉及计算机视觉检测的技术领域，包括获取不同生长周期的草莓图像，建立草莓图像数据集；对所述草莓图像数据集进行数据增强操作，获得草莓图像增强数据集；将所述草莓图像增强数据集输入改进YOLOv7‑tiny的草莓检测模型中，设置损失函数进行训练，获得训练好的草莓检测模型；获取待检测的草莓图像，输入训练好的草莓检测模型中，获得待检测的草莓图像的花果检测目标。本发明能够在复杂的实际场景中准确地检测出草莓各时期的花果目标，降低了运算量，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN118566229B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411037695.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/84 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38 , G06V20/68 , G06V10/141 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的禽蛋蛋黄比例检测分级装置及分级方法，属于禽蛋加工技术领域，以解决现有技术中部分禽蛋蛋黄比例检测效率低下以及单一特征数据无法切实准确的实现禽蛋蛋黄比例的测定的技术问题。它包括禽蛋输入单元、禽蛋传送单元、禽蛋数据采集单元、禽蛋控制单元和禽蛋分级单元；结合本发明提供的禽蛋蛋黄比例检测分级方法，能够有效地提取图像特征和光谱特征，并进行特征标准化和融合，利用不同类型的数据来提高禽蛋蛋黄比例预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118355869B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410788798.4
申请日：2024-06-19
Applicant: 华南农业大学 , 佛山市任氏机械科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于种蛋表层温度的孵化微环境自适应调控方法，包括S1、获得孵化箱内温度与加热组件、加湿组件和制氧组件最优调控比例；获得孵化盘内温度与加热组件、加湿组件和制氧组件的最优调控比例；S2、结合标准孵化温度范围，以最优调控比例对孵化箱温度宏观自适应调控；S3、根据孵化盘温度分布区域与标准孵化温度范围，以最优调控比例对孵化箱温度稳态下种蛋微环境调控。本发明的孵化箱内温度宏观自适应调控方法和孵化箱内温度稳态下种蛋微环境调控方法的双重评估机制确保了温度控制的时序稳定性，避免了资源的浪费，确保了能源和设备的高效利用。
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公开(公告)号：CN118566229A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411037695.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/84 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38 , G06V20/68 , G06V10/141 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的禽蛋蛋黄比例检测分级装置及分级方法，属于禽蛋加工技术领域，以解决现有技术中部分禽蛋蛋黄比例检测效率低下以及单一特征数据无法切实准确的实现禽蛋蛋黄比例的测定的技术问题。它包括禽蛋输入单元、禽蛋传送单元、禽蛋数据采集单元、禽蛋控制单元和禽蛋分级单元；结合本发明提供的禽蛋蛋黄比例检测分级方法，能够有效地提取图像特征和光谱特征，并进行特征标准化和融合，利用不同类型的数据来提高禽蛋蛋黄比例预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118429892A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410597056.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于融合深度语义特征和空间通道注意力的鸭群密度图计数方法。该方法先通过预处理鸭群图像数据集，然后通过将所述预处理后的鸭群图像数据集输入融合深度语义特征和空间通道注意力的鸭群密度预测模型进行迭代训练获取训练好的预测模型。最后将待识别的鸭群图像输入训练好的预测模型并得出密度图，从而得出鸭群数量。本发明使得鸭群计数的准确率有较大提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118351324A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410264803.1
申请日：2024-03-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提出一种基于特征金字塔网络和收缩机制的家禽计数方法及系统，包括：获取待计数的家禽图像；将家禽图像输入主干网络中进行特征提取，所述主干网络输出不同尺度的特征图b1、b2和b3；将特征图b1、b2和b3分别输入配置有收缩层的特征金字塔网络中，其中，所述收缩层对特征图b1、b2和b3进行收缩处理，得到软阈值化的特征图f1、f2和f3，再通过特征金字塔网络进行特征融合，得到融合特征图F；将融合特征图F输入密度图生成网络得到生成密度图，并对所述生成密度图进行积分，得到家禽计数结果。
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公开(公告)号：CN118278580A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410643540.5
申请日：2024-05-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多维平养种鹅产蛋性能测定方法及系统，涉及平养种鹅产蛋性能测定领域。该方法包括以下步骤：采集种鹅的身份数字数据、重量数字数据、运动数字数据和视觉数据；基于种鹅的身份数字数据、重量数字数据、运动数字数据和视觉数据，获取种鹅产蛋综合检测结果；根据种鹅产蛋综合检测结果，确定种鹅产蛋性能测定信息，并对种鹅产蛋性能测定信息进行可视化。本发明能融合包括种鹅重量、身份、运动、视觉和时间的多维信息，实现平养种鹅产蛋性能的测定，解决现有平养种鹅产蛋测定方法中存在的科学性不足、适应性不足和准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN117557528A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311538881.8
申请日：2023-11-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , A01K61/95
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉检测的鱼苗自动计数定位方法、系统，包括以下步骤：S1：通过手机采集鱼苗照片；S2：将鱼苗照片输入神经网络；S3：神经网络对鱼苗照片进行鱼苗计数以及鱼苗定位；S4：显示鱼苗计数的结果以及在鱼苗照片上标记所定位的鱼苗点。本发明通过手机拍摄鱼苗照片，而不需辅助额外的设备，就能够实现在复杂背景下对不同日龄的鱼苗自动、快速、无脱水状态下的计数，保持鱼苗的活性，并能定位到图片中每个鱼苗的头部位置以供参考，提高鱼苗计数和交易的效率。
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公开(公告)号：CN113033670B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110333793.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/778 , G06V10/20 , G06V10/46 , G06V20/10
Abstract: 本发明为克服对于地块破碎的水稻种植面积估算精度较低的缺陷，提出一种基于Sentinel‑2A/B数据的水稻种植面积提取方法，包括以下步骤：获取目标区域的Sentinel‑2A/B数据并对其进行拼接、裁剪操作，得到完整的遥感图像后对其进行预处理；建立特征工程，提取遥感图像的光谱特征、指数特征、纹理特征后进行叠加；通过不同的监督分类方法进行目标作物分类；对目标作物分类结果进行精度评估，选择分类精度最高的目标作物分类结果，根据不同遥感图像样本的光谱范围差异提取水稻的阈值，构建面向对象的决策树分类规则集，提取得到水稻区域，进一步通过计算水稻像素点占遥感图像的比重，计算得到水稻种植面积。
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公开(公告)号：CN116029604A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310076403.3
申请日：2023-02-03
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06V20/40 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于健康舒适度的笼养肉鸭养殖环境调控方法，属于环境调控技术领域，包括以下步骤：S1：获取鸭舍内外环境监测信息和肉鸭健康表征信息；S2：根据鸭舍内外环境监测信息和肉鸭健康表征信息，确定肉鸭健康舒适度关键指标；S3：根据肉鸭健康舒适度关键指标，确定肉鸭健康舒适度指数；S4：将鸭舍内外环境监测信息和肉鸭健康舒适度指数作为神经网络的输入，得到下一时刻鸭舍内环境信息和肉鸭健康舒适度指数预测值；S5：根据下一时刻鸭舍内环境信息和肉鸭健康舒适度指数预测值，进行环境调控。本发明与现有技术相比，将养殖设外部环境信息及肉鸭信息纳入考虑，使环境调控参考信息更全面科学，提高了环境调控的准确性和可靠性。
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