公开(公告)号：CN119600570A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411689509.1

申请日：2024-11-25

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 孔繁涛 ,  曹姗姗 ,  孙伟 ,  李世杰 ,  刘继芳 ,  卫培刚 ,  孔汇鑫

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的除毒草方法及设备，涉及草场管理领域，包括：采集不同种类的毒草图像数据并预处理，建立毒草数据集；构建YOLOv9模型并利用毒草数据集进行训练和测试，得到毒草识别模型；获取草场各位置的图像信息、定位信息和环境信息，利用毒草识别模型识别图像信息中的毒草信息，并根据定位信息确定各毒草的三维位置，然后根据毒草的三维位置和对应位置的环境信息生成空间分布图；基于空间分布图中各位置毒草的分布特性和生物特性，根据差异化处理策略进行毒草处理；利用毒草扩散模型确定空间分布图中的高风险区域，并采取预防措施。本发明实现毒草的精准识别、有效处理和扩散管理，从而提升牧场的生产效益。

公开(公告)号：CN118865451A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411135208.4

申请日：2024-08-19

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 孙伟 ,  曹姗姗 ,  孔繁涛 ,  彭诚 ,  韩昀 ,  李世杰 ,  陈若彤

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于关键点检测和单侧深度成像的牛只体尺自动测量方法，应用于牛只体尺测量技术领域。利用深度相机获取单侧的牛体深度图像，结合同步捕获的RGB图像，通过图像融合技术精确定位牛体关键点，然后通过改进的YOLOv8‑Pose模型准确识别出二维图像上牛体各关键特征点，接下来通过条件过滤优化关键点在深度图像上的表示，进一步确保了测量的精确性，最后将牛体关键点结合欧式距离、移动最小二乘方法、径向基函数和三次B条样插值方法计算牛只体尺参数。本发明不仅显著提高了牛体尺寸测量的自动化和精确性，还优化了操作的便捷性和非接触性，大幅降低了成本并提升了动物福利。

公开(公告)号：CN118865451B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411135208.4

申请日：2024-08-19

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 孙伟 ,  曹姗姗 ,  孔繁涛 ,  彭诚 ,  韩昀 ,  李世杰 ,  陈若彤

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于关键点检测和单侧深度成像的牛只体尺自动测量方法，应用于牛只体尺测量技术领域。利用深度相机获取单侧的牛体深度图像，结合同步捕获的RGB图像，通过图像融合技术精确定位牛体关键点，然后通过改进的YOLOv8‑Pose模型准确识别出二维图像上牛体各关键特征点，接下来通过条件过滤优化关键点在深度图像上的表示，进一步确保了测量的精确性，最后将牛体关键点结合欧式距离、移动最小二乘方法、径向基函数和三次B条样插值方法计算牛只体尺参数。本发明不仅显著提高了牛体尺寸测量的自动化和精确性，还优化了操作的便捷性和非接触性，大幅降低了成本并提升了动物福利。

公开(公告)号：CN118447326A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410617582.1

申请日：2024-05-17

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所 ,  新疆农业大学

Inventor： 孙伟 ,  白涛 ,  曹姗姗 ,  李世杰 ,  刘继芳 ,  孔繁涛 ,  李全胜 ,  张志勇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06T7/73 ,  G06V10/82 ,  G06V20/50 ,  G06Q50/02 ,  G06T5/73 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于非接触式测量的牲畜在栏判断方法及系统，涉及牲畜管理技术领域，首先获取放牧时牧群的深度图像和可见光图像，依次进行图像融合和图像分割，得到若干个分割区域；将分割区域的图像输入牲畜识别模型中，判断分割区域中的目标是否为牲畜，将判断结果为牲畜的分割区域作为牲畜所在区域；对每个牲畜所在区域依次进行中点测量、距离计算、三角测量，得到每个牲畜所在区域中点的地理坐标；基于每个牲畜所在区域中点的地理坐标以及虚拟电子围栏的位置，通过点线关系判断牲畜是否在虚拟电子围栏范围内。本发明采用非接触式测量技术，提高了牲畜的自由活动性，而且有效降低了牧场管理的成本和劳动强度，能够准确判断牲畜的在栏状态。