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公开(公告)号：CN106804461A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710121351.1
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京市畜牧总站 , 中国农业科学院农业信息研究所 , 北京农业生物技术研究中心
CPC classification number: Y02W30/43 , A01K31/04 , C05F17/0211 , C05F17/0258 , C05F17/0282
Abstract: 本发明涉及一种垫料翻耙机，包括机架组件、用于采集和监控垫料的实时参数的监测组件、用于向垫料喷洒菌液的喷洒组件、用于翻耙垫料的转动翻耙组件和与其相连的控制组件。本发明的垫料翻耙机，能够根据监测组件的监测数据，智能控制进行喷洒菌液和翻耙垫料；可根据垫料的实际情况控制转动翻耙组是否与固定翻耙组共同进行翻耙；其结构简单、节约成本、翻耙效率高，操作过程简单易控，节省人力。
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公开(公告)号：CN206776465U
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201720201368.3
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京市畜牧总站 , 中国农业科学院农业信息研究所 , 北京农业生物技术研究中心
CPC classification number: Y02W30/43
Abstract: 本实用新型涉及一种垫料翻耙机，包括机架组件、用于采集和监控垫料的实时参数的监测组件、用于向垫料喷洒菌液的喷洒组件、用于翻耙垫料的转动翻耙组件和与其相连的控制组件。本实用新型的垫料翻耙机，能够根据监测组件的监测数据，智能控制进行喷洒菌液和翻耙垫料；可根据垫料的实际情况控制转动翻耙组是否与固定翻耙组共同进行翻耙；其结构简单、节约成本、翻耙效率高，操作过程简单易控，节省人力。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN105513613A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510857628.8
申请日：2015-11-30
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所 , 北京市畜牧总站 , 中国农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明提供了一种畜禽咳嗽声监测预警装置，包括：音频采集器、瞬态信号捕捉器、比较单元、触发器以及警报器；所述瞬态信号捕捉器用于捕捉所述音频采集器采集到的音频信号中的瞬态信号，并将所述瞬态信号发送给比较单元；所述比较单元和所述触发器相连，用于对所述瞬态信号的频率与预设频率进行比较，以及对所述瞬态信号的持续时间与预设时间时限进行比较，在所述瞬态信号的频率高于预设频率并且持续时间低于预设时间时限时生成第一比较结果，并将所述第一比较结果发送给所述触发器；所述触发器和所述报警器相连，用于根据所述第一比较结果触发警报器报警。该装置实现了对禽畜进行实时监测，可以及早发现禽畜的呼吸道疾病。
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公开(公告)号：CN205451770U
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201520975670.5
申请日：2015-11-30
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所 , 北京市畜牧总站 , 中国农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本实用新型提供了一种畜禽咳嗽声监测预警装置，包括：音频采集器、瞬态信号捕捉器、比较单元、触发器以及警报器；所述瞬态信号捕捉器用于捕捉所述音频采集器采集到的音频信号中的瞬态信号，并将所述瞬态信号发送给比较单元；所述比较单元和所述触发器相连，用于对所述瞬态信号的频率与预设频率进行比较，以及对所述瞬态信号的持续时间与预设时间时限进行比较，在所述瞬态信号的频率高于预设频率并且持续时间低于预设时间时限时生成第一比较结果，并将所述第一比较结果发送给所述触发器；所述触发器和所述报警器相连，用于根据所述第一比较结果触发警报器报警。该装置实现了对禽畜进行实时监测，可以及早发现禽畜的呼吸道疾病。
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公开(公告)号：CN114863296B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210365057.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/70
Abstract: 本发明提出一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法和系统，方法包括：利用空中高光谱成像传感器定期获取监测区域内植被的原始高光谱图像，组成多期高光谱图像；将多期高光谱图像输入病害识别特征图谱模型，识别监测区域内各危害木的病害等级及其对应的病害识别特征图谱；提取各病害识别特征图谱的时序特征，并对其进行时间序列预测分析，确定各危害木等级为病害早期的识别时间；根据各病害等级对应的病害识别特征图谱，提取危害木识别时间对应的特征图谱数据，得到危害木早期识别时‑空‑谱特征图谱数据集；对时‑空‑谱特征图谱数据集进行分类，以对待定位的原始高光谱图像中的早期危害木能够实现准确识别和精确定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119229982B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411719296.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G16B40/20 , G16B30/10 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于ESM‑2和双路径神经网络的DNA结合蛋白和RNA结合蛋白分类方法，具体表现为将ESM‑2与双路径神经网络相结合的分阶段分类方法，称为DRBP‑EDP；在第一阶段训练中，将蛋白质序列分类为核酸结合蛋白或非核酸结合蛋白；在第二阶段训练中，进一步将核酸结合蛋白分类为DNA结合蛋白或RNA结合蛋白；同时，本发明还构建了精细的数据集构建方法，从而创建了高质量的蛋白质分类数据集，通过这种方法，DRBP‑EDP模型取得了很好的性能，第一阶段对核酸结合蛋白和非核酸结合蛋白的分类准确率为90.03%，第二阶段对DNA结合蛋白和RNA结合蛋白的分类准确率为89.56%，不仅为蛋白质分类提出了新的见解和方法，还为研究蛋白质功能提供了创新工具，从而为生命科学的发展提供了新的机遇。
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公开(公告)号：CN119132403B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411587493.3
申请日：2024-11-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于多模型融合的KASP引物智能分型评价方法及系统TAL‑SRX。首先，利用RS、PSO和BO算法优化基础模型和元模型性能，构建Stacking集成学习框架综合XGBoost学习器优势，采用五折交叉验证增强模型稳定性。然后，组合ANN和LSTM构建混合神经网络，捕捉非线性关系并提取复杂特征，同时引入Transformer算法捕捉高维特征空间中的全局依赖关系。最后，通过软投票集成策略融合两种机器学习算法，输出KASP标记分型效果分数。本发明能准确地筛选分型效果优良的KASP标记，具有较高的鲁棒性和良好可靠的评价性能，为分子标记辅助育种等工作提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118447022A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410904854.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的作物病斑精准分割与危害程度评估模型，具体改进如下：设计了RFCBAMConv模块和C2f‑RFCBAMConv模块，分别取代BackBone网络中的Conv模块和C2f模块，进一步强调了作物病斑的细节特征，提升了模型分割的精度；设计了AWDownSample‑Lite模块，分别替换了Neck网络中C2f模块，该模块通过聚合了每个感受野内的特征信息，实现了病害特征的更有效提取；设计了GSegment分割头，用于替换YOLOv8‑Seg中由两个3×3卷积核组成的分割头，实现降低模型参数量和计算复杂度的同时，提升了模型对不同尺度病叶和病害的感知能力。
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公开(公告)号：CN108391602B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201810378230.X
申请日：2018-04-25
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明涉及雏鸡养殖领域，公开了一种雏鸡性别识别系统及其识别方法，其中雏鸡性别识别系统包括：传送机构、抓取机构和性别识别机构；所述抓取机构和所述性别识别机构分别设置在所述传送机构的上方；且所述抓取机构与所述性别识别机构相连；所述传送机构用于将雏鸡输送至所述性别识别机构处；所述性别识别机构用于对所述传送机构上的雏鸡进行性别识别；所述抓取机构用于根据所述性别识别机构的性别识别结果抓取所述雏鸡中的雄雏或雌雏。该雏鸡性别识别系统能够实现自动化地对雏鸡进行性别识别，提高性别识别效率，以便将一日龄雏鸡按照性别分开养殖，进而提高养殖效率。
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公开(公告)号：CN115240050A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210726061.0
申请日：2022-06-23
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明提出一种基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测方法和系统，包括：获取训练用生猪图像，且每张训练用生猪图像均具有预先标注的图片中的生猪区域和图片中生猪的背膘厚度；使用训练用生猪图像和其对应的生猪区域，训练基于卷积神经网络多尺度特征提取模型，得到用于生猪实例分割的深度卷积神经网络模型，并基于深度卷积神经网络模型，提取训练用生猪图像中生猪的视觉特征；使用训练用生猪图像的视觉特征和其对应的背膘厚度，训练图神经网络模型，得到背膘厚度预测模型；将待检测生猪图像输入深度卷积神经网络模型，得到待检测生猪图像中生猪的图像特征，并将其输入至背膘厚度预测模型，得到待检测生猪图像中生猪的背膘厚度。
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