公开(公告)号：CN119580297A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202311140180.9

申请日：2023-09-05

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 陈英义 ,  王鹤榕 ,  于辉辉 ,  李道亮 ,  柴莹倩 ,  闫霓 ,  杨天 ,  刘丽伟 ,  李佳慧 ,  徐玲 ,  梅玉鹏 ,  秦瀚翔

IPC: G06V40/10 ,  G06V40/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种观赏鱼品相判别方法及装置，该方法包括：获取观赏鱼图像数据；输入所述观赏鱼图像数据至个体识别模型，得到个体识别结果；输入所述个体识别结果至特征提取模型，得到个体品相特征；输入所述个体品相特征至品相判别模型，得到个体品相判别结果；其中，所述个体识别模型基于观赏鱼图像样本数据，以及所述观赏鱼图像样本数据对应的个体识别结果作为标签训练得到；所述特征提取模型基于计算机视觉构建；所述品相判别模型基于预设的观赏鱼品相判别标准构建。用以解决现有技术中观赏鱼品相判别方法人力成本较高、主观偏差较大的缺陷，实现观赏鱼品相判别方法的高效率和客观一致性。

公开(公告)号：CN117274676A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311148798.X

申请日：2023-09-06

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 陈英义 ,  李佳慧 ,  于辉辉 ,  李道亮 ,  柴莹倩 ,  刘丽伟 ,  闫霓 ,  杨天 ,  王鹤榕 ,  徐玲 ,  秦瀚翔 ,  梅玉鹏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明提供一种漂浮残余饵料的模型训练方法及检测方法，涉及目标检测技术领域，该模型训练方法包括：构建训练集，训练集包括鱼池的漂浮残余饵料图像；构建YOLOv5改进网络，YOLOv5改进网络是将YOLOv5初始网络中的卷积模块替换为幽灵卷积模块、将YOLOv5初始网络中的CSP模块替换为C3幽灵模块、以及将YOLOv5初始网络中的SPPF模块替换为幽灵SPPF模块；将训练集输入YOLOv5改进网络中对YOLOv5改进网络进行训练，得到训练后的YOLOv5改进网络。本发明实现YOLOv5改进网络的轻量化，基于YOLOv5改进网络进行漂浮残余饵料的检测，能够提高漂浮残余饵料的检测速度。

公开(公告)号：CN119625816A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202311184294.3

申请日：2023-09-13

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 陈英义 ,  刘丽伟 ,  于辉辉 ,  李道亮 ,  闫霓 ,  柴莹倩 ,  杨天 ,  李佳慧 ,  王鹤榕

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种鱼类行为识别方法及装置，该方法包括：获取鱼类运动图像；输入鱼类运动图像至目标检测模型，得到鱼类目标检测结果；分析鱼类目标检测结果，得到鱼类跟踪轨迹；分析鱼类跟踪轨迹，得到鱼类运动特征；输入鱼类运动特征至行为识别模型，得到鱼类行为识别结果。本发明的鱼类行为识别方法及装置，通过构建集运动特征提取与行为状态识别功能于一体化的模型框架，可以解决现有技术中鱼类行为识别中参数复杂，识别困难的缺陷，实现鱼类行为识别精度和效率的提升。

公开(公告)号：CN119168900A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411177667.9

申请日：2024-08-26

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 陈英义 ,  张弛 ,  李道亮 ,  于辉辉 ,  徐玲 ,  秦瀚翔 ,  何清旋 ,  柴莹倩 ,  王鹤榕 ,  王潇阳 ,  邹佐

IPC: G06T5/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于神经风格迁移的鱼类声呐图像去噪方法及系统，包括：获取鱼类声呐图像和参考风格图像；将所述鱼类声呐图像和参考风格图像输入至预训练的去噪模型；其中，所述去噪模型内设置有编码器、自适应风格注意力归一化模块和解码器；通过所述编码器将所述鱼类声呐图像转换为内容特征图，将参考风格图像转换为风格特征图；基于不同维度，将所述内容特征图与风格特征图输入至所述自适应风格注意力归一化模块，生成对应维度的融合特征图；将不同维度的融合特征图输入至所述解码器，生成去噪鱼类声呐图像，解决现有鱼类声呐图像成像质量不佳的问题，实现通过神经网络的风格迁移能力，在去除声呐图像中散斑噪声和环境噪声的同时，保留鱼类图像的细节纹理和边缘特征，实现高质量的声呐图像去噪效果。

公开(公告)号：CN118710846A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410729900.3

申请日：2024-06-06

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 陈英义 ,  徐玲 ,  李道亮 ,  于辉辉 ,  王鹤榕 ,  秦瀚翔 ,  昝艳艳 ,  张弛 ,  王潇阳 ,  邹佐 ,  傅虹瑜

IPC: G06T17/20 ,  G06T19/20 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种数字孪生场景几何建模方法和装置，包括：基于采集设备获取目标场景多个视角的RGB‑D图像；根据所述RGB‑D图像以及相机参数对所述目标场景进行重建，得到所述目标场景的粗糙三角网格表示；根据所述粗糙三角网格表示渲染生成任意视角的合成图像；根据所述合成图像训练得到粗糙神经辐射场网络，利用所述RGB图像对所述粗糙神经辐射场网络进行微调，得到目标数字孪生场景。本发明通过捕获的稀疏RGB‑D图像进行粗糙网格的显式建模，进一步进行神经辐射场网络的隐式建模，结合了显式表示方法易于局部编辑的优点和隐式表示方法对真实感绘制效果的优点，支持对任意场景中任意物体进行快速几何建模。