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公开(公告)号：CN114639009B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210024740.3
申请日：2022-01-11
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/30 , G06T7/136 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像和机器学习的桂圆干品种分类方法及装置，方法包括：将同一品种桂圆干的多个不同样本为一组进行高光谱成像得到高光谱图像集；将所有高光谱图像集进行图像预处理得到桂圆干高光谱样本集；标明高光谱样本集中不同品种桂圆干图像所属的种类；对高光谱样本集进行数据降维得到降维后的数据集；将降维后的数据集分别导入SVM和KNN学习模型中进行监督学习，使用交叉验证法计算准确率，构建桂圆干分类模型；将处理后待检测桂圆干高光谱图像导入桂圆干分类模型进行分类，得到分类结果。本发明采用高光谱成像技术结合图像处理技术，提取感兴趣区域，使用K邻近算法和支持向量机两类机器学习模型，实现多种类桂圆干的分类识别。
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公开(公告)号：CN114049254B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202111276532.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种低像素牛头图像重建识别方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：构建牛头图像数据集；构建第一牛头图像识别框架；利用牛头图像数据集对第一牛头图像识别框架进行训练，得到第二牛头图像识别框架；获取待重建识别的低像素牛头图像；将所述低像素牛头图像输入第二牛头图像识别框架，实现低像素牛头图像的重建识别。本发明通过在超分辨网络中增加自适应多尺度上采样模块，能更好地重建牛头图像不同层次的识别细节，同时牛头图像识别框架的构建，明显地提升了牛头图像识别准确率，实现了远距离的奶牛个体精准快速识别，为实现智能化、精准化奶牛养殖提供重要的技术支持。
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公开(公告)号：CN114639009A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210024740.3
申请日：2022-01-11
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/136 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像和机器学习的桂圆干品种分类方法及装置，方法包括：将同一品种桂圆干的多个不同样本为一组进行高光谱成像得到高光谱图像集；将所有高光谱图像集进行图像预处理得到桂圆干高光谱样本集；标明高光谱样本集中不同品种桂圆干图像所属的种类；对高光谱样本集进行数据降维得到降维后的数据集；将降维后的数据集分别导入SVM和KNN学习模型中进行监督学习，使用交叉验证法计算准确率，构建桂圆干分类模型；将处理后待检测桂圆干高光谱图像导入桂圆干分类模型进行分类，得到分类结果。本发明采用高光谱成像技术结合图像处理技术，提取感兴趣区域，使用K邻近算法和支持向量机两类机器学习模型，实现多种类桂圆干的分类识别。
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公开(公告)号：CN114049254A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111276532.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种低像素牛头图像重建识别方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：构建牛头图像数据集；构建第一牛头图像识别框架；利用牛头图像数据集对第一牛头图像识别框架进行训练，得到第二牛头图像识别框架；获取待重建识别的低像素牛头图像；将所述低像素牛头图像输入第二牛头图像识别框架，实现低像素牛头图像的重建识别。本发明通过在超分辨网络中增加自适应多尺度上采样模块，能更好地重建牛头图像不同层次的识别细节，同时牛头图像识别框架的构建，明显地提升了牛头图像识别准确率，实现了远距离的奶牛个体精准快速识别，为实现智能化、精准化奶牛养殖提供重要的技术支持。
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公开(公告)号：CN109215019B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201810973742.0
申请日：2018-08-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于原木弯曲度的木材切分点定位方法和装置，该方法包括：对若干帧原木三维图像进行原木三维点云的提取后，将提取出的原木三维点云进行融合和滤波，以得到第一原木三维点云；对第一原木三维点云进行逐块横向切片，以获得若干个切片圆弧；对若干个切片圆弧进行圆拟合，以得到所有拟合得到的圆的圆心点；将所有圆心点分别向平行原木传输带方向和原木传输带侧向方向投影后，对投影方向的离散点进行曲线拟合，根据拟合曲线的曲率确定出原木的弯曲点及其弯曲度。该装置包括用于执行上述定位方法的处理器。本发明能实现弯曲木头切分点的自动定位选择，提高原木利用率且减少加工操作，自动化水平高，可广泛应用于木材加工领域中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110674779A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910943722.3
申请日：2019-09-30
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的单目远红外行人检测方法，包括以下步骤：对原始红外图像按不同比例进行缩放，得到相应的缩放红外图像；对缩放红外图像使用局部自适应双阈值分割二值化；将得到的二值图进行形态学处理；搜索处理后的二值图，并进行过滤，得到初步候选区域(ROIs)；将初步ROIs进行滑窗，得到一系列滑窗ROIs；对ROIs计算特征值，再进行归一化处理后输入第一个支持向量机(SVM)分类器和第二个SVM个分类器级联进行决策，得到初步行人检测框；调用非极大值抑制算法对初步行人检测框进行计算，得到最终行人检测框；本发明能适应不同距离检测，克服行人图像断裂情况，且提高了行人检测准确性。
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公开(公告)号：CN105913444A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610289390.8
申请日：2016-05-03
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06T7/0012
Abstract: 本发明提供的重构方法将牲畜的整体轮廓分为若干个身体部位，然后分别对每个身体部位建立标准模板，然后使用对肉眼安全的软激光技术来获得牲畜轮廓点云数据，并将获得点云数据与标准模板进行融合，得到重建的牲畜体型轮廓。这种方法得到的轮廓更为精准且不需要经过复杂的算法提取和计算，且不受外界环境干扰和影响，可以快速生成完整的三维轮廓。
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公开(公告)号：CN102916804A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210311536.6
申请日：2012-08-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部颜色校验的二维码编码方法及装置、解码方法及装置，其中编码方法是根据事先定义的染色区域编码解码表，随机生成染色区域数据，以生成的染色区域数据作为密钥进行加密，得到二维码生成信息；然后通过二维码生成算法生成二维码黑白图像；最后根据染色区域数据对得到的二维码黑白图像进行染色，得到局部彩色二维码图像。解码方法是读取二维码图像上的染色区域数据，使用标准二维码解码算法进行解码；对解码后的信息以染色区域数据为密钥通过解密算法进行解密，得到二维码图像的原始信息。本发明在原有黑白二色的基础上，增加了染色区域信息，能够扩充二维码的编码空间，提高被仿冒的难度。
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公开(公告)号：CN101945385A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010281502.8
申请日：2010-09-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种可信无线传感器网络节点及其控制方法，节点包括射频天线，接收及发射射频信号；无线射频功率增益模块，提高射频发射功率和射频接收灵敏度；无线射频收发器，实现传感器网络数据收发；可信计算模块，提供密钥生成及存储、系统硬件特征码生成、储存及比较、私密信息存储；铁电储存器，高速存储数据；电源控制模块，用于电源接入管理；电池及外部电源接入接口，为节点各器件提供能量来源；微控制器，运行无线传感器网络通信协议、实现无线传感器网络数据通信及根据可信计算模块提供的密钥实现数据加解密；及扩展接口。本发明为对数据安全性敏感的无线传感器网络应用提供完整可靠的节点软硬件平台。
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公开(公告)号：CN114937461B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210660972.8
申请日：2022-06-13
Applicant: 华南农业大学 , 广州市金宝生态农业有限公司
IPC: G10L25/66 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L25/21 , G10L15/08 , G10L15/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意力与残差门控卷积的生猪声音事件检测方法及装置，方法包括，首先采集生猪声音数据，并对声音数据进行预处理；然后使用快速傅里叶变换，得到频谱图，并使用谱减法去除环境噪音；再使用单参数双门限端点检测方法，检测并裁剪得到频谱图中的含生猪声音的片段，将这些片段转换为梅尔频谱图；接下来构建基于通道注意力与残差门控卷积的深度特征提取器，提取基于梅尔频谱图的声音深度特征；最后，设计基于双向循环递归‑前馈神经网络的帧级别声音分类器，对声音的深度特征进行处理分析，由此呈现整段音频的生猪声音事件时域分布结果。本发明可精确快速地提取长时间、多噪音的养殖场环境内生猪声音事件时域分布结果。
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