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公开(公告)号：CN108805980B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810785570.4
申请日：2018-07-17
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D的马体尺测量系统的数据修正方法，马的体尺数据是衡量马的生长发育及科学饲养、育种的重要依据。区别于人工测量方法，基于机器视觉的马体尺测量系统在测量的安全和高效方面具有显著优势。基于CINEMA 4D软件的骨骼设计，依据线性回归方程的建模思想，首先完成了焉耆马的体高、体长、胸围、管围的数据采集；然后分别讨论马体站姿不标准的两类情况下，相应体尺数据的修正方法；最后利用Matlab软件初步完成马体测量系统的仿真测试。仿真结果表明，基于3D图像的机器视觉测量方法，对于马站姿不标准时体尺数据的采集具备测量依据，利用线性回归理论预测马体尺的数据对相关体测系统的开发具备借鉴意义。
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公开(公告)号：CN115687616A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211241350.8
申请日：2022-10-11
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/205
Abstract: 本发明公开了一种多维度文本信息分类标注模型及方法，获取待分类的文本信息；对待分类的文本信息进行过滤获得关键词分类信息集；通过预设规则对所述关键词分类信息集进行关键词分类；对完成分类的关键词进行多个信息特征提取；利用提取的多个信息特征与预设的样本信息进行匹配对待分类的文本信息进行分类。通过本发明的方法，能够有效的对信息进行分类提取，提高分类效率和分类准确率。
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公开(公告)号：CN118736483A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410723249.9
申请日：2024-06-05
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种果园复杂环境下苹果识别算法，涉及苹果识别检测技术领域，解决了由枝干遮挡、苹果间重叠及远近景尺度不一引起的苹果目标检测精度降低的问题。该果园复杂环境下苹果识别算法使用Rep‑ViG‑Apple模型；在本发明中，改进后的Rep‑ViG‑Apple模型的精确率、召回率和平均精度可达92.5％、85.0％和93.3％，较YOLOv8n分别提高了1.5％、1.5％和2.0％，Rep‑ViG‑Apple的模型大小压缩了22％。据此，复杂果园环境下的Rep‑ViG‑Apple模型在检测的精确率、召回率、模型大小方面均有出色表现，可视为苹果自动化采摘的高效模型之一。
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公开(公告)号：CN109816756A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910017260.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟仿生模型的动作设计方法，包括以下步骤：步骤1、选取角度传感器，完成系统的硬件连接。步骤2、绘制手臂模型，进行骨骼设计。步骤3、将模型导入视频动画软件Unity 3D中，进行场景渲染。步骤4、设计模型的动画脚本，配置硬件连接参数。步骤5、挂接脚本，启动数据采集装置，实现测试者与仿生模型之间的动作跟踪。本发明实现虚拟仿生动作与测试者实际动作的同步变化，同时达到虚拟模型的动作捕捉设计的基本要求。该技术在动画制作、步态分析、生物力学、人机工程等领域有应用价值。
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公开(公告)号：CN117252297A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311169517.9
申请日：2023-09-12
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种冬小麦需水量的预测方法，涉及农业技术领域，具体包括以下步骤：S1：选取数据：选取新疆乌鲁木齐奇台县近五年的气象数据；S2：方法研究：具体包括需水量计算、需水量预测模型构建以及数据预处理；S3：评估指标：具体包括绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE和R2。本发明以LSTM模型为基线，进行模型优化，进而构建出CNN‑BiLSTM模型，该模型无论是从精准度方面还是从拟合程度上，性能都优于其它几种模型，其不仅可以提高冬小麦的需水量预测精度问题，还可以适用于其他作物需水量问题，为其他作物对需水量预测提供了借鉴意义，具有很好的推广意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117095391A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311135519.6
申请日：2023-09-05
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种轻量化的苹果目标检测方法，涉及苹果目标检测技术领域，具体包括以下步骤：S1：针对骨干网络，提出VanillaC2f结构；S2：针对颈部网络，提出EfficientNeck结构；S3：针对检测框的损失函数，使用动态更新的梯度增益分配策略的WIoU边界框损失函数替换原始的CIoU边界框损失函数。本发明使用低复杂度的VanillaNet替换原始YOLOv8n的骨干网络，降低骨干网络的参数量和计算量，实现骨干网络的轻量化；同时使用高效的EfficientNeck改进颈部网络，采用鬼影混洗模块和一次性聚合跨阶段局部网络模块，实现颈部网络的轻量化。
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公开(公告)号：CN110782467A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911016728.2
申请日：2019-10-24
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为基于深度学习和图像处理的马体尺测量方法，该方法包括以下步骤：YOLACT的分割、马体分割图像的预处理、马体尺测量点的标定和马体尺的测量。基于YOLACT实例分割技术，完成马体与背景的快速、高性能分割；提出动态网格的测点标定方法，完成马体尺特征点的数据标定；采用Regress的多元线性回归方式，完成马体尺数据中胸围、管围的数据拟合及三维预测，并以像素为640*480两匹伊犁马体图像为例，定量获得了体尺测量结果；结果表明，基于深度学习和图像测量技术，可有效进行伊犁马体尺的自动测量并将其误差控制在较小范围之间，就大体型动物的体尺测量技术而言，该研究具备范例参考意义。
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公开(公告)号：CN119649106A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411698458.9
申请日：2024-11-26
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/56 , G06V20/68 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种创新型苹果分级评估方法，涉及苹果分级评估技术领域，具体包括以下步骤S1：针对苹果果梗检测任务，提出网络爬虫和人工采集方式采集高质量图像；S2：针对果梗检测及果体辅助定位，提出FDNet轻量级果梗检测算法；S3：针对苹果特征提取，提出MBFilter和DPC‑AKNN两种算法结构；S4、针对苹果分级模型，采用GBDT算法。本发明，将计算机视觉技术与目前主流的模型压缩技术结合提出了一种高精度的轻量级果梗检测算法FDNet‑p，并通过大量实验证明其优越性能。在苹果分级流程中，初步运用FDNet‑p算法筛选出未携带果梗的苹果，并提出辅助定位的思想，防止提前或滞后触发摄像头采集操作，其次采用图像处理技术提取苹果果色、果型、果径等特征，最终采用GBDT算法完成苹果的智能分级模型设计，实现苹果的智能分级。
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公开(公告)号：CN117541840A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311142018.0
申请日：2023-09-06
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/50 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种改进的轻量化小麦麦穗检测算法，涉及小麦麦穗识别技术领域，具体包括：S1：改进主干特征提取网络，具体为利用EfficientViT来取代YOLOV7‑Tiny的主干网络；S2：引入上采样算子CARAFE，具体为采用感受野较大的轻量级通用上采样算子CARAFE；S3：引入注意力机制，具体为EMA注意力机制。本发明通过EfficientViT替换YOLOv7‑Tiny的Backbone层，EfficientViT采用了高效的计算方法，通过优化内存效率和减少计算冗余，提高模型的计算效率。
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