公开(公告)号：CN117670974A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311645635.2

申请日：2023-12-04

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  何翀 ,  冯敬泽 ,  王国瑞 ,  乔永亮 ,  李书琴 ,  张宏鸣 ,  李斌 ,  王小龙

IPC: G06T7/60

Abstract: 本申请的实施例涉及牲畜体型测定技术领域，公开了一种牲畜体尺测定方法、装置、电子设备和存储介质。上述牲畜体尺测定方法包括：采集牲畜的不同方向的目标图像；对于每个方向的所述目标图像，从中提取所述牲畜的初始体尺数据；对所述目标图像进行处理得到掩码图像，并将所述掩码图像中与所述初始体尺数据匹配度最高的体尺数据作为二维体尺数据；将所述二维体尺数据在所述掩码图像上的深度值映射至三维空间中得到三维体尺数据；根据每个方向对应的所述三维体尺数据之间的欧氏距离，获取所述牲畜的目标体尺数据。本申请的实施例提供的牲畜体尺测定方法，可以提升牲畜体尺测量的效率和准确度，以及避免牲畜和人类之间疾病传播的风险。

公开(公告)号：CN117392747A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311285486.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  张浩田 ,  何翀 ,  马源 ,  王晓博 ,  毛锐 ,  李梅 ,  李书琴 ,  张宏鸣 ,  李斌 ,  王小龙

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的牲畜行为检测方法、系统及计算机设备，涉及计算机视觉技术领域，通过对多牲畜视频数据的采集和抽帧，使用翻转、旋转、裁剪、变形对采集的数据进行数据增强后，将YOLOv7‑tiny网络模型作为行为检测模型的骨干网络，以获取不同分辨率牲畜图像数据的行为信息，利用SPD卷积模块减少池化层对图片信息丢失的影响，利用小目标检测层增加网络对于微小模糊目标的感知能力，并结合CA注意力机制，加强网络对目标位置信息的敏感程度，在不损失精度的前提下将模型压缩到了最小；该方法可以高效地进行牲畜各种行为的检测，从而节省畜牧业从业人员的时间成本和劳工成本。

公开(公告)号：CN115984554A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211564150.6

申请日：2022-12-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  何翀 ,  毛锐 ,  李梅 ,  姚志凤 ,  王小龙

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01G17/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的体重估计方法，涉及计算机视觉技术领域，通过对单个羊只侧视深度图像数据的采集，使用羊只检测和羊体语义分割模型对采集的数据进行数据增强后，将LiteHRNet网络模型作为体重估计模型的骨干网络，以获取羊只深度图像数据不同层次的语义信息，利用类激活映射方法对不同的体重估计头注意力区域进行可视化，最后筛选出体重估计误差小且羊只区域注意力集中的体重估计模型；该方法可以高效地进行羊只体重的估计，从而节省畜牧业从业人员的时间成本和劳工成本，并为其他类似动物的体重估计提供了深度学习方向上的研究思路。

公开(公告)号：CN119251903A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411294270.8

申请日：2024-09-14

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  史颖涵 ,  张浩田 ,  何翀 ,  曹拆 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  王小龙 ,  陈玉林

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种羊只行为识别方法、系统、设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域，本发明首先在DeepSORT模型中引入注意力机制和在线掩码策略，构建羊只追踪模型；在YOLOv8模型中添加多尺度组卷积模块和自适应下采样模块，构建羊只行为识别模型。在对视频数据中的图像进行抽帧裁剪后，将裁剪后的图像输入羊只追踪模型对羊个体进行持续追踪，将追踪到的带有唯一标识符ID的多个图像输入羊只行为识别模型，对单只羊的行为进行识别。并记录同一只羊在不同时间、不同位置的形态特征出现的频率和持续时间，根据同一形态特征出现的频率和持续时间对羊只的行为进行分类。本发明克服了单只羊处理存在的局限性，极大地提高了检测精度和行为识别的准确度。

公开(公告)号：CN119251869A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411294269.5

申请日：2024-09-14

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  王国瑞 ,  何翀 ,  李聪 ,  周世卫 ,  王小龙 ,  刘军

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种单视角山羊体尺测量方法、系统、设备与介质，涉及计算机三维视觉点云技术领域，包括步骤：获取山羊点云数据；将山羊点云数据划分成一系列的点云块，并将部分点云块掩盖，获得待输入的单视角点云块；将单视角点云块与位置特征输入深度神经网络模型的特征编码器，学习特征的注意力权重，并通过前馈网络获得粗点特征以及关键点特征，通过单视角点云块的全局特征对三维点云进行建模，获得三维点云坐标，利用全局特征、关键点特征和粗点特征进行迭代优化，预测山羊的体尺参数。本发明模拟真实场景中单视角点云的采集，也对全局特征、部分点云的粗特征和关键点特征进行优化，避免了传统方法对山羊造成可能的伤害。