公开(公告)号：CN116052222A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310200149.3

申请日：2023-03-06

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李慧盈 ,  徐小惠 ,  赵勇行

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种自然采集牛脸图像的牛脸识别方法，首先对自然状态下无遮挡的牛脸进行多视角拍摄，将牛脸视频进行过滤处理后，对得到的牛脸图像数据集进行牛脸关键点信息标注并进行数据增强，将增强后的训练数据集送入CowDetect网络进行训练，得到牛脸检测与牛脸关键点识别模型，继而将训练数据集输入牛脸检测与牛脸关键点识别模型中，得到带有牛脸关键点信息的牛脸图像数据集并进行牛脸姿态校正，将校正后的训练数据集作为牛脸识别训练数据集并送入CowFace网络进行训练，得到牛脸识别模型，最后通过牛脸识别模型比较特征向量的余弦相似度，对牛脸进行识别。本发明能够对实际农场环境中的牛脸进行精确识别，降低计算成本。

公开(公告)号：CN115937103A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211450123.6

申请日：2022-11-19

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李慧盈 ,  赵勇行

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/048 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G01N21/84

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的碱性磷酸酶浓度检测方法，基于深度学习对图片进行数据处理；建立深度学习中神经网络模型并进行训练；将碱性磷酸酶浓度检测图像输入训练完成的深度学习中神经网络模型即可获得碱性磷酸酶的浓度值。基于深度学习的碱性磷酸酶浓度检测方法设计了应用软件，采用Pytorch深度学习框架将深度学习中神经网络模型部署在手机端；并进行功能设计。本发明实现了在电子产品上进行碱性磷酸酶的浓度检测，解决了目前碱性磷酸酶浓度检测的不便，仅通过手机或其他电子设备进行拍照上传，即可得到碱性磷酸酶的浓度值，相比于现有的比色法等极大地节约了人力和物力，缓解了一些地区医疗资源匮乏的问题。