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公开(公告)号：CN117053875B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311304678.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种家禽表型智能测定装置及方法，涉及家禽表型智能测定领域，测定装置包括底盘（1）、体重秤（2）、第一拍机构、第二拍机构、围栏、俯拍机构、旋转开合门（7）、翅标检测器8）、电控盒（9）、RFID阅读器（10）、走线盒（11）和电源线（12），所述底盘（1）包括车轮（1.1）、第一转轴（1.2）和第二转轴（1.3），所述围栏包括网栏5.1）和固定支架（5.2），所述旋转开合门（7）包括固定转轴（7.1）和门栏（7.2）。本发明解决了现有家禽表型测量对象单一，测量数据单一，以及测量精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN114544772B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210441556.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和声音频谱的鸭蛋裂纹检测装置及方法，属于鸭蛋裂纹检测技术领域，所述装置包括：传送模块、对射式光电传感器、微处理器、敲击锤、声音收集箱、声音数字信号处理器，所述方法通过利用所述鸭蛋裂纹检测装置实现分类得到裂纹蛋和完好蛋，完成鸭蛋裂纹检测，本发明基于卷积神经网络和声音频谱检测解决了鸭蛋壳表面一些微小的裂纹漏采，检测误差大的问题。
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公开(公告)号：CN115359511A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210934696.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种猪只异常行为检测方法，包括以下步骤：S1：从实时采集的猪只生活视频中逐帧提取图像；S2：采用改进的Yolov5n模型对提取的各帧图像进行目标检测和裁剪，得到每帧图像中各猪只的目标截图；S3：通过双流卷积自编码器提取特征向量；S4：采用K‑means和分类算法对特征向量进行聚类和分类；S5：通过分类器获取当前帧所有目标的分类分数，并将所有分类分数组合形成异常预测图；S6：对异常预测图进行高斯滤波时序平滑，得到的最高分类分数记为当前帧图像的异常分数；S7：判断当前帧图像的异常分数是否为正数；若是，则不存在异常行为，反之，存在。本发明提供的猪只异常行为检测方法解决了目前的异常检测方法不能实现通用的猪只异常行为检测的问题。
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公开(公告)号：CN115812634B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310132497.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01K43/04 , G01N21/359 , G06F18/241 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种孵前种蛋受精信息无损分拣方法及装置，涉及孵前种蛋分拣领域，该方法包括以下步骤：获取种蛋的第一时序特征并根据第一时序特征采集种蛋的光谱数据；对光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱数据进行选择得到特征波段；构建种蛋分类神经网络模型并对其进行训练；利用训练后的种蛋分类神经网络模型，根据特征波段对种蛋信息进行分类，得到受精信息；获取种蛋的第二时序特征，并根据第二时序特征、第一时序特征和受精信息对种蛋进行分拣。本发明提升了种蛋受精信息检测的精度，并基于时序特征能完成从种蛋信息检测到种蛋分拣的整个过程。
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公开(公告)号：CN115812634A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310132497.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01K43/04 , G01N21/359 , G06F18/241 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种孵前种蛋受精信息无损分拣方法及装置，涉及孵前种蛋分拣领域，该方法包括以下步骤：获取种蛋的第一时序特征并根据第一时序特征采集种蛋的光谱数据；对光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱数据进行选择得到特征波段；构建种蛋分类神经网络模型并对其进行训练；利用训练后的种蛋分类神经网络模型，根据特征波段对种蛋信息进行分类，得到受精信息；获取种蛋的第二时序特征，并根据第二时序特征、第一时序特征和受精信息对种蛋进行分拣。本发明提升了种蛋受精信息检测的精度，并基于时序特征能完成从种蛋信息检测到种蛋分拣的整个过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117197902B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311465835.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0442 , G06T7/269 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , H04L67/12 , A01K29/00
Abstract: 本发明公开了一种母猪分娩智能预测系统及方法，涉及养猪业领域，系统包括AI边缘设备模块、环境因子采集模块、网络传输模块、视频图像数据存储模块、本地服务器、云服务器和终端实时显示模块，所述网络传输模块包括交换机和传感器网关，所述交换机通过网线分别与AI边缘设备模块、视频图像数据存储模块和本地服务器连接，所述传感器网关通过网线与本地服务器连接，所述环境因子采集模块与传感器网关通信连接，所述本地服务器与云服务器通信连接。本发明解决了现有技术存在对设备和技术要求高，影响母猪健康，只针对姿态信息进行预测，检测范围较窄，无法对其他可能影响分娩时间的因素进(56)对比文件Yigui Huang 等.An Improved PigCounting Algorithm Based on YOLOv5 andDeepSORT Model《.Sensors》.2023,第23卷(第6309期),1-18.Ali Seydi Kecelia 等.Development of arecurrent neural networks-based calvingprediction model using activity andbehavioral data《.Computers andElectronics in Agriculture》.2020,第170卷(第105285期),1-9.
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公开(公告)号：CN116897860A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311025650.7
申请日：2023-08-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种初生鸭分拣装置和性别分类方法，属于初生鸭性别分类技术领域，为了解决现有初生鸭性别分类过程中对初生鸭健康造成伤害的技术问题，初生鸭分拣装置包括：传送机构，所述传送机构包括输入侧、输出侧以及位于所述输入侧和所述输出侧之间的分类机构；其中，所述输出侧包括母鸭输出侧和公鸭输出侧；分类机构，所述分类机构包括三通道选择门，所述三通道选择门通过旋转获取位于所述输入侧的初生鸭，并经核心模块对所述初生鸭进行性别分类后，经所述输出侧输出；所述分类机构还包括隔音外壳和位于所述隔音外壳内部的麦克风，所述麦克风与所述核心模块连接，以用于获取所述初生鸭的声音信号，并将所述声音信号传输至所述核心模块。
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公开(公告)号：CN117197902A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311465835.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0442 , G06T7/269 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , H04L67/12 , A01K29/00
Abstract: 本发明公开了一种母猪分娩智能预测系统及方法，涉及养猪业领域，系统包括AI边缘设备模块、环境因子采集模块、网络传输模块、视频图像数据存储模块、本地服务器、云服务器和终端实时显示模块，所述网络传输模块包括交换机和传感器网关，所述交换机通过网线分别与AI边缘设备模块、视频图像数据存储模块和本地服务器连接，所述传感器网关通过网线与本地服务器连接，所述环境因子采集模块与传感器网关通信连接，所述本地服务器与云服务器通信连接。本发明解决了现有技术存在对设备和技术要求高，影响母猪健康，只针对姿态信息进行预测，检测范围较窄，无法对其他可能影响分娩时间的因素进行分析，稳定性和鲁棒性较低的问题。
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公开(公告)号：CN117053875A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311304678.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种家禽表型智能测定装置及方法，涉及家禽表型智能测定领域，测定装置包括底盘（1）、体重秤（2）、第一拍机构、第二拍机构、围栏、俯拍机构、旋转开合门（7）、翅标检测器（8）、电控盒（9）、RFID阅读器（10）、走线盒（11）和电源线（12），所述底盘（1）包括车轮（1.1）、第一转轴（1.2）和第二转轴（1.3），所述围栏包括网栏（5.1）和固定支架（5.2），所述旋转开合门（7）包括固定转轴（7.1）和门栏（7.2）。本发明解决了现有家禽表型测量对象单一，测量数据单一，以及测量精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN114544772A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210441556.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和声音频谱的鸭蛋裂纹检测装置及方法，属于鸭蛋裂纹检测技术领域，所述装置包括：传送模块、对射式光电传感器、微处理器、敲击锤、声音收集箱、声音数字信号处理器，所述方法通过利用所述鸭蛋裂纹检测装置实现分类得到裂纹蛋和完好蛋，完成鸭蛋裂纹检测，本发明基于卷积神经网络和声音频谱检测解决了鸭蛋壳表面一些微小的裂纹漏采，检测误差大的问题。
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