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公开(公告)号：CN119027985B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411517483.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于目标检测与跟踪算法的群养羊只行为识别方法及系统，方法包括：对ByteTrack追踪算法进行改进，在创建新轨迹之前引入时间距离匹配模块，在高分框完全匹配失败后，创建新轨迹时引入ID延时分配机制；采集并制作目标检测数据集，将羊只行为分为站立（stand）、进食（eat）、趴卧（grovel）三种状态；使用YOLOv9c目标检测算法检测视频图像中羊只位置坐标以及行为；ByteTrack算法处理来自YOLOv9c算法检测到的视频帧中羊只坐标及行为状态信息，对多只羊只同时进行追踪。本发明可应用于群养羊只养殖场管理，为实时监测羊只行为提供了一种有效的技术手段，很大程度上缓解了其他追踪算法难以长时间持续追踪的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119027985A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411517483.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于目标检测与跟踪算法的群养羊只行为识别方法及系统，方法包括：对ByteTrack追踪算法进行改进，在创建新轨迹之前引入时间距离匹配模块，在高分框完全匹配失败后，创建新轨迹时引入ID延时分配机制；采集并制作目标检测数据集，将羊只行为分为站立（stand）、进食（eat）、趴卧（grovel）三种状态；使用YOLOv9c目标检测算法检测视频图像中羊只位置坐标以及行为；ByteTrack算法处理来自YOLOv9c算法检测到的视频帧中羊只坐标及行为状态信息，对多只羊只同时进行追踪。本发明可应用于群养羊只养殖场管理，为实时监测羊只行为提供了一种有效的技术手段，很大程度上缓解了其他追踪算法难以长时间持续追踪的问题。
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公开(公告)号：CN112735528A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110024450.4
申请日：2021-01-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开一种基因序列比对方法及系统，该方法包括：将参考基因组序列和查询基因组序列存储于分布式存储系统；在Spark异构分布式计算平台框架下：按行偏移量分割参考基因组序列，并进行预处理，得到多个预处理参考数据集；采用后缀数组算法为每一预处理参考数据集建立索引，并合并所有建立索引后的预处理参考数据集，得到参考序列索引文件；采用种子扩展算法将查询基因组序列中的各个片段与参考序列索引文件进行CUDA细粒度序列比对，确定每个片段在参考序列索引文件中的位置信息；合并所有片段在参考序列索引文件中的位置信息得到基因序列比对结果。本发明提高了大规模序列比对算法计算的速度和精度。
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公开(公告)号：CN119323252A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411876934.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开一种用于羊类疾病诊断的大语言模型构建方法及装置，方法包括：构建羊类疾病问答数据集与知识图谱；基于LLaMA2‑13B‑Chinese预训练模型构建羊类疾病诊断模型，采用低秩适应方式结合构建的羊类疾病问答数据集，对所述羊类疾病诊断模型进行领域微调；基于构建的知识图谱，对微调后的羊类疾病诊断模型进行回答能力强化；对强化后的羊类疾病诊断模型进行评估，使模型召回率和精确度达到预设要求。本发明通过构建基于预训练模型的羊类疾病诊断模型，并依次进行领域微调和知识图谱强化，实现具有较高准确率和召回率的大语言模型用于羊类疾病诊断。
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公开(公告)号：CN119722925A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411664375.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/194 , G06T7/33 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种羊体三维重构方法，涉及三维点云分割和配准的技术领域。该方法包括：基于训练得到的背景分割模型和配准模型得到羊体的三维重构图。背景分割模型是基于训练样本得到的，训练样本为：获取样本点云数据，采用无回放的随机采样法对样本点云数据下采样，得到采样点，样本点云数据是对初始样本点云数据同时分别使用四种设定滤波方式进行滤波后得到的；对于每个采样点，根据采样点的三维坐标、采样点与每个邻域数据点的距离和点对特征确定采样点的局部特征向量；根据初始样本点云数据和每个采样点的局部特征向量，得到训练样本。本申请中用传统算法数据标注减少人工标注量，应用深度学习算法进行模型的训练，提升了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN221152474U
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202323141829.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 华中农业大学
IPC: A01K29/00
Abstract: 本实用新型公开一种动物生长性能自动测定及分栏设备，包括主体框架，所述主体框架的一面设有可启闭的前门、另一面连接有辅助框架，所述辅助框架内设有可转动调节的分栏门；所述主体框架的底部设有称重平台，所述主体框架靠近所述前门处设有光栅传感器，所述分栏门上设有耳标识别器；所述主体框架外还设有横跨所述主体框架的门型支架，所述门型支架的上方和两侧分别设有工业相机，所述工业相机均朝向所述主体框架内部布置。本动物生长性能自动测定及分栏设备能够一次性完成牛羊等动物的生长性能测定，可检测体高、体长、胸围、体宽、腹宽、臀宽等体尺参数，以及体重数据，并可以根据检测到的参数和数据设定分栏分群。
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