公开(公告)号：CN119693998A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411626991.4

申请日：2024-11-14

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  胡伟晨 ,  杨信廷 ,  孙传恒

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种鱼类群体摄食行为识别方法、装置及存储介质。该鱼类群体摄食行为识别方法包括：获取待处理鱼类行为数据；将所述待处理鱼类行为数据输入至鱼类摄食行为识别模型中，得到目标鱼群的摄食行为识别结果；其中，所述鱼类摄食行为识别模型是通过以下步骤训练得到的：获取在养殖现场拍摄的原始视频，并根据所述原始视频获取鱼类摄食行为数据集；基于所述鱼类摄食行为数据集，利用坐标注意力机制和深度可分离卷积获取摄食行为识别结果；基于所述摄食行为识别结果训练所述鱼类摄食行为识别模型。通过训练得到学习能力及适应能力更强的识别模型，提高了对鱼类摄食行为识别的准确度。

公开(公告)号：CN119418366A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411359002.X

申请日：2024-09-27

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 李文勇 ,  胡焕 ,  孙传恒 ,  杨信廷 ,  李登奎 ,  闵涛

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种轻量化的小目标害虫检测方法、装置及电子设备，方法包括：对采集的小目标害虫图像进行预处理，以构建害虫图像数据集；基于YOLOv5模型，构建小目标害虫检测模型；其中，在YOLOv5s模型的主干部分中增加小目标特征增强模块，小目标特征增强模块基于MobileNetv3和BiFomer结构构建；在YOLOv5s模型的颈部部分增加VoV‑GSCSP模块；训练小目标害虫检测模型，得到训练后的小目标害虫检测模型；将害虫图像数据集输入训练后的小目标害虫检测模型，得到小目标害虫图像的检测结果。本发明通过采用上述方法，解决相关技术中的害虫图像检测方法由于追求较高的识别精度，导致模型复杂程度高、参数量大，不利于模型在边缘设备上部署的问题。

公开(公告)号：CN118709843A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410833741.1

申请日：2024-06-26

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 韩佳伟 ,  杨霖 ,  南志鹏 ,  吉增涛 ,  杨信廷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0832 ,  G06N3/045 ,  G06F17/11 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/58 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种冷链配送车的碳排放量影响参数的优化方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取冷链配送车在行驶过程中的速度参数、制冷参数、货物重量以及路况参数；在保持货物重量和路况参数不变的情况下，基于速度参数的变化阈值和制冷参数的变化阈值，改变速度参数取值和制冷参数取值生成多个参数取值组合，参数取值组合包括的参数为速度参数、制冷参数、货物重量以及路况参数；基于冷链配送车碳排放预测模型预测得到每个参数取值组合对应的碳排放量，并输出碳排放量最小的参数取值组合所对应的速度参数取值和制冷参数取值。解决了现有技术中无法基于碳排放量实现对于冷链配送车碳排放影响因素的优化调控的问题。

公开(公告)号：CN114136934B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202111203956.8

申请日：2021-10-15

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 张佳然 ,  许泽宇 ,  史策 ,  杨信廷 ,  吉增涛 ,  贾志鑫

IPC: G01N21/64

Abstract: 本发明涉及食品检测领域，具体涉及一种荧光探针及其检测铜离子浓度的方法。该荧光探针包含3‑巯基丙酸‑磷化铟/硫化锌壳核量子点MPA‑InP/ZnS QDs水溶液。本发明提供的荧光探针能够用于环境水、饮用水和饮品中的痕量的铜离子浓度的快速检测，简单快速，易于实用。

公开(公告)号：CN117522251A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311540685.4

申请日：2023-11-17

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 韩佳伟 ,  杨斌 ,  杨霖 ,  吉增涛 ,  杨信廷

IPC: G06Q10/0832 ,  G06Q30/018 ,  F25D13/00 ,  F25D29/00 ,  B60P3/20

Abstract: 本申请提供一种冷链物流碳排放控制方法及装置，涉及冷链物流数据管理技术领域。所述方法包括：确定碳排放评估模型；基于所述碳排放评估模型确定冷链物流碳排放控制参数的值；基于所述碳排放控制参数的值控制碳排放量。本申请提供的冷链物流碳排放控制方法及装置可以实现对冷链物流上下游环节碳排放的精确调控。

公开(公告)号：CN115100517B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202210646228.2

申请日：2022-06-08

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 李文勇 ,  郑腾飞 ,  吕佳威 ,  孙传恒 ,  杨信廷

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种田间昆虫识别方法及装置，该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入昆虫识别模型，获取昆虫识别模型输出的目标图像的昆虫识别结果；其中，目标图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是以样本图像为样本，以样本图像的昆虫识别结果为样本标签进行训练后得到的；样本图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是基于融合通道信息和位置信息的双注意力机制以及MobileNet网络构建的。本发明提供的田间昆虫识别方法及装置，能通过在轻量级的MobileNet网络中引入双注意力机制，实现在降低模型复杂度、参数量和推理时长的同时，保持较高的田间昆虫识别准确率，实现昆虫识别模型在移动设备中的部署和应用。

公开(公告)号：CN114965560B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202210393896.9

申请日：2022-04-14

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 韩佳伟 ,  任青山 ,  朱文颖 ,  吉增涛 ,  杨信廷

IPC: G01N25/20

Abstract: 本发明提供一种肉类水分流失感知方法及装置，该方法包括：基于目标数据，获取目标预冷空间内目标参数的时空分布状态，以及目标预冷空间内预冷的目标肉类温度的时空分布状态；基于目标参数和温度的时空分布状态以及肉类预冷传热传质模型，获取目标肉类在预冷过程中的水分流失量；其中，肉类预冷传热传质模型，用于描述样本预冷空间内目标参数的时空分布状态和样本预冷空间内的样本肉类温度的时空分布状态，与样本肉类在预冷过程中的水分流失量之间的映射关系。本发明提供的肉类水分流失感知方法及装置，能在保证肉类安全性和完整性的前提下，更高效、更准确的实现肉类水分流失的非破坏性实时动态感知。

公开(公告)号：CN115880558B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310194084.6

申请日：2023-03-03

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 杨信廷 ,  潘良 ,  周超 ,  孙传恒 ,  曾昱皓 ,  王丁弘 ,  刘锦涛

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种农事行为检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像检测技术领域，所述方法包括：获取用户的农事行为图像；将所述农事行为图像输入至农事行为检测模型，获取所述农事行为检测模型输出的所述用户的农事行为类别；所述农事行为检测模型是根据农事行为图像样本和对应的农事行为类别标签训练得到的；所述农事行为检测模型用于基于对所述农事行为图像进行特征提取得到的所述用户的位置特征和行为特征进行融合，基于融合所得的特征确定所述用户的农事行为类别。本发明可以精确识别用户不同的行为动作，有效提高了农事行为检测的精度和效果，同时也大幅度提高了农事行为检测的效率。

公开(公告)号：CN115861906B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310181994.0

申请日：2023-03-01

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  朱文韬 ,  杨信廷 ,  孙传恒 ,  刘锦涛

IPC: G06V20/40 ,  G10L25/51 ,  G10L25/24 ,  G10L25/30 ,  A01K61/80 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种鱼群摄食强度识别方法、装置、系统及投饵机，属于水产养殖技术领域，所述方法包括：获取鱼群摄食信息，鱼群摄食信息包括鱼群摄食视频信息和对应视频时间段的水质信息；将鱼群摄食信息输入至鱼群摄食强度识别模型，获取鱼群摄食强度识别模型输出的鱼群摄食强度；鱼群摄食强度识别模型用于基于对鱼群摄食信息进行特征提取得到的视频帧特征、音频特征和水质特征进行融合，并基于融合所得的特征确定鱼群摄食强度；鱼群摄食强度识别模型是根据鱼群摄食信息的样本和对应的鱼群摄食强度标签训练得到的。本发明可以有效地提高鱼群摄食强度识别的精度和效果，在水质浑浊的场景下，也能实现高精度的鱼群摄食强度识别效果。

公开(公告)号：CN114451338B

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202111642230.4

申请日：2021-12-29

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  冯双星 ,  杨信廷 ,  孙传恒 ,  赵振锡 ,  刘锦涛

IPC: A01K61/80 ,  A01K61/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种鱼群的摄食强度分级方法、装置及智能调速投饲机，该方法包括：获取鱼群摄食视频数据，并根据所述视频数据提取固定帧数的短视频段；将所述短视频段输入训练后的3D RESNET‑GLORE网络模型，输出鱼群摄食行为等级的识别结果；其中，所述3D RESNET‑GLORE网络模型为包括多组残差网络的模型，每组残差网络包括RESIDUAL残差块和GLORE单元。该方法能够真实反应鱼群的动态特性，从而有利于提高识别结果的准确性，同时基于包括RESIDUAL残差块和GLORE单元的3D RESNET‑GLORE网络模型，使得检测模型较少容量的情况下，能够具有较高的准确度。