公开(公告)号：CN117333948A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311400318.4

申请日：2023-10-26

Applicant: 浙江大学

Inventor： 崔笛 ,  胡逸磊 ,  熊家齐 ,  应义斌 ,  泮进明

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明公开了一种融合时空注意力机制的端到端多目标肉鸡行为识别方法，包括：获取鸡群视频，制作鸡群目标检测数据集；对YOLOv8神经网络进行改进，用目标检测数据集训练改进的YOLOv8神经网络，得到具备推理能力的目标检测模型；对待检测的鸡群视频进行目标检测，采用改进的ByteTrackV2目标跟踪算法对相邻帧鸡只进行目标关联，获得鸡只的连续图像序列，并制作行为识别数据集；采用行为识别数据集训练融合时空注意力机制的3D‑ResNet50‑TSAM模型，得到具备推理能力的鸡只行为识别模型；采用具备推理能力的目标检测模型、改进的ByteTrackV2目标跟踪算法以及具备推理能力的鸡只行为识别模型，形成三阶段鸡只行为识别算法CBRNet，利用三阶段鸡只行为识别算法CBRNet对待检测的鸡群视频中的图像序列进行端到端多目标肉鸡行为识别。本发明方法用于复杂场景下多目标肉鸡的行为识别。

公开(公告)号：CN116879399A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310883800.1

申请日：2023-07-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 崔笛 ,  王大臣 ,  熊家齐 ,  胡逸磊

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/44 ,  G01N29/46 ,  G01N29/40

Abstract: 本发明公开了一种树上水果硬度的原位无损检测方法，可用于检测树上苹果、水蜜桃、猕猴桃、李子、芒果、柑橘和梨等多种水果的硬度。构建了非接触式的树上水果声振响应检测装置，用于原位测量树上水果的声振响应信号。通过小波阈值去噪方法对树上水果声振响应进行降噪，采用自回归模型方法计算降噪后水果声振响应的功率谱密度。构建了具有多尺度感受野的一维卷积神经网络模型，适用于在激振距离变化和环境风干扰导致树上水果功率谱密度幅值不定的情形下，定位到功率谱密度中与水果硬度有关的多尺度深度特征，基于多尺度特征融合建立准确的树上水果硬度预测模型。

公开(公告)号：CN119227540A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411370312.1

申请日：2024-09-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 崔笛 ,  熊家齐 ,  胡逸磊 ,  苟梽焯

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于有限元仿真和迁移学习的树上桃果硬度反演方法，包括以下步骤：步骤1，使用激光多普勒测振仪采集树上桃果不同生长阶段的振动信号，经过预处理后作为模型的输入。使用质构分析仪测量桃果硬度参考值作为模型的输出，构建实验数据集；步骤2，建立具有高仿生度的桃果振动有限元模型并计算仿真振动响应；步骤3，更改步骤2中有限元模型的材料属性，以获取不同硬度的桃果振动响应，构建仿真数据集；步骤4，构建域对抗神经网络，通过对抗训练实现领域迁移和硬度反演。本发明通过有限元方法生产仿真振动数据，并构建域对抗神经网络进行特征迁移，在有限样本的情况下提高了树上桃果硬度反演准确度。