公开(公告)号：CN115661713A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211358233.X

申请日：2022-11-01

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  甘海明 ,  侯文豪 ,  许成果

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于自注意力时空特征融合的吮乳仔猪计数方法，包括：利用CenterNet检测视频帧中侧卧母猪，以获取视频帧吮乳仔猪关键帧和感兴趣区域，克服非吮乳仔猪运动对感兴趣区域时空特征提取的干扰；将时空双流卷积网络提取关键帧视频片段的时空特征转化为时空特征向量，输入时域、空间和融合Transformer，获得自注意力矩阵，自注意力矩阵与融合的时空特征进行元素积获得自注意力时空特征图；自注意力时空特征图输入吮乳仔猪数量回归分支完成吮乳仔猪计数。本发明充分利用了基于时空双模态数据特征的多路Transformer自注意力，提取自注意力时空特征图，实现了直接高效的吮乳仔猪计数。

公开(公告)号：CN117392750A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311326889.8

申请日：2023-10-13

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  侯文豪 ,  邓欣如 ,  周晖 ,  杨玉清 ,  罗德欢

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  A01K29/00

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的母猪分娩时间预测方法，具体步骤包括：视频采集与数据准备步骤；网络模型训练步骤：使用所述训练集对网络模型训练，得到训练好的母猪产前行为识别模型；网络模型测试步骤；分娩关键特征提取与时间序列分析步骤；构建双时分娩预测模型步骤：通过网格搜索与交叉验证方法确定所述分娩关键特征的最佳阈值，构建双时分娩预测模型；预测步骤：基于所述双时分娩预测模型，输入目标母猪的日常行为视频数据，实现所述目标母猪的分娩时间预测。该方案能够适用于集约化的生猪养殖场景，克服限位栏遮挡、光线受阻严重等复杂环境条件所造成的干扰，缓解人力负担，提高母猪分娩时间的预测效率，实现较高准确度的预测。