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公开(公告)号：CN116309791B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310551893.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/194 , G06V10/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种禽类羽毛面积参数的检测方法，包括：基于羽毛图像采集，对羽毛图像进行预处理；通过目标检测算法，构建目标检测模型，输出羽毛在图像中的位置；通过图像切割算法，经过多次迭代后，完成整体图像的前后景分割；通过闭运算算法，对羽毛轮廓进行边缘平滑；通过文字识别算法和随机抽样一致性算法，将轮廓的像素面积转换为真实的面积，从而输出最准确的面积参数。本发明能准确识别目标，使得羽毛获得的面积边缘光滑，提高自动化程度，降低人工成本，提升了对图像中重叠羽毛的分割效果，达到了目标的百分百识别，使得输出的面积参数符合生产需要。
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公开(公告)号：CN116309791A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551893.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/194 , G06V10/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种禽类羽毛面积参数的检测方法，包括：基于羽毛图像采集，对羽毛图像进行预处理；通过目标检测算法，构建目标检测模型，输出羽毛在图像中的位置；通过图像切割算法，经过多次迭代后，完成整体图像的前后景分割；通过闭运算算法，对羽毛轮廓进行边缘平滑；通过文字识别算法和随机抽样一致性算法，将轮廓的像素面积转换为真实的面积，从而输出最准确的面积参数。本发明能准确识别目标，使得羽毛获得的面积边缘光滑，提高自动化程度，降低人工成本，提升了对图像中重叠羽毛的分割效果，达到了目标的百分百识别，使得输出的面积参数符合生产需要。
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公开(公告)号：CN116312744A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310560948.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G16B5/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于生物信息获取的技术领域，公开了一种基于GNN神经网络的生物信息获取方法，在信息提取方面，通过使用MDL_molfile进行输入，可以涵括原子以及原子键更多的特征；在计算方面，使用精简张量存储分子底物信息，可以用于大规模的计算以及结果存储；在分子结构方面，可以处理更复杂的分子结构，捕捉原子间相互作用，并且可以处理不同大小的分子，在网络训练过程中可以找到它们的差异，有很高的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116596937B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310882842.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明属于目标检测的技术领域，公开了一种鸡头部器官各参数的检测方法，包括采集各品种鸡的标准图像进行标注，并搭建目标检测模型；基于提取的鸡头部图像，对各器官进行标注，并搭建图像分割模型；基于分割的器官图像，搭建目标识别模型，读取标尺信息以及识别色卡信息；基于检测、分割以及识别结果对鸡头部器官各参数进行计算。本发明方法目标识别准确，具有高准确率，高召回率的优点，通过自动化计算，仅需要输入图像，便可识别出各器官轮廓并计算相对应参数，人工参与度低，自动化程度高，可以大幅降低人工和时间成本。
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公开(公告)号：CN116312744B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310560948.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G16B5/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于生物信息获取的技术领域，公开了一种基于GNN神经网络的生物信息获取方法，在信息提取方面，通过使用MDL_molfile进行输入，可以涵括原子以及原子键更多的特征；在计算方面，使用精简张量存储分子底物信息，可以用于大规模的计算以及结果存储；在分子结构方面，可以处理更复杂的分子结构，捕捉原子间相互作用，并且可以处理不同大小的分子，在网络训练过程中可以找到它们的差异，有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116596937A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310882842.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明属于目标检测的技术领域，公开了一种鸡头部器官各参数的检测方法，包括采集各品种鸡的标准图像进行标注，并搭建目标检测模型；基于提取的鸡头部图像，对各器官进行标注，并搭建图像分割模型；基于分割的器官图像，搭建目标识别模型，读取标尺信息以及识别色卡信息；基于检测、分割以及识别结果对鸡头部器官各参数进行计算。本发明方法目标识别准确，具有高准确率，高召回率的优点，通过自动化计算，仅需要输入图像，便可识别出各器官轮廓并计算相对应参数，人工参与度低，自动化程度高，可以大幅降低人工和时间成本。
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公开(公告)号：CN119132419B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411595666.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及生物技术领域，包括：输入层接收蛋白质特征编码，并重塑为二维向量；隐藏层通过卷积、池化、残差块和全连接层进行特征提取，通过ReLU函数引入非线性变换；输出层通过Sigmoid函数输出互作概率，并通过二元交叉熵损失函数进行优化；通过随机梯度下降优化器训练蛋白质互作预测模型。本发明提供的蛋白质互作预测方法使用UniPPI模型与传统特征提取不同组合方式，与传统机器学习模型以及深度学习模型对比，UniPPI模型具有更高的准确率、精度为以及F1得分。
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公开(公告)号：CN119132419A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411595666.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及生物技术领域，包括：输入层接收蛋白质特征编码，并重塑为二维向量；隐藏层通过卷积、池化、残差块和全连接层进行特征提取，通过ReLU函数引入非线性变换；输出层通过Sigmoid函数输出互作概率，并通过二元交叉熵损失函数进行优化；通过随机梯度下降优化器训练蛋白质互作预测模型。本发明提供的蛋白质互作预测方法使用UniPPI模型与传统特征提取不同组合方式，与传统机器学习模型以及深度学习模型对比，UniPPI模型具有更高的准确率、精度为以及F1得分。
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