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公开(公告)号：CN114758118B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210245383.3
申请日：2022-03-14
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种高效多尺度的羊正脸检测方法，包括：步骤S1，采集包含不同尺度羊只正脸的数据集图像；步骤S2，在羊只正脸的数据集图像中标注羊只面部框及7个面部特征点，获得标注的数据集；步骤S3，将标注的数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4，将所述的训练集输入到高效面部及特征点检测网络中进行训练，获得训练后的网络模型；步骤S5，将待检测图片及视频关键帧进行预处理后输入训练后的网络模型中，得到羊脸检测结果；步骤S6，根据是否检测到羊只正脸的7个面部特征点且检测框和7个面部特征点是否满足正角度特征关系筛选检测到的羊只正脸。
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公开(公告)号：CN115017907B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210650342.2
申请日：2022-06-09
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种基于领域词典的中文农业命名实体识别方法，包括：步骤一，原始中文农业文本标注；步骤二，原始中文农业文本向量化；步骤三，农业领域词集构建；步骤四，农业领域词典构建；步骤五，字符向量加强；步骤六，序列编码；步骤七，序列编码增强；步骤八，利用CRF对序列编码增强结果进行解码处理，预测出每个字符对应的标签，从而实现中文农业命名实体识别。本发明对分词工具进行加强后构造农业领域词典，并通过字符向量加强层，将词汇信息融入字符向量中，可以让模型充分利用字符信息与词汇信息，此外本发明基于通道注意力机制提出序列编码增强模块，进一步提高模型的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN118191829A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410212943.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于优化建模的SRTM误差剔除方法，包括：步骤一，读取SRTM数据：步骤二，无值点填充，对称边界延拓：步骤三，提取局部误差矩阵，基于低秩纹理映射的低秩方向变换，得到正则矩阵；步骤四，根据数据以及混合误差特征建模，构建恢复模型：步骤五，通过交替方向乘子算法对恢复模型进行优化求解。本发明分析数据局部混合误差的固有特征，优化梯度方向约束并引入地形特征因子约束构建恢复模型，可实现地形信息保留基础下的自适应混合误差剔除与数据修复。本发明从方法实现的最终结果来看：本发明在定量评估中峰值信噪比可达到33.276dB，结构相似性可达到0.955，本方法误差剔除效果可接受。
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公开(公告)号：CN116798066A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310116544.3
申请日：2023-02-15
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和系统，其涉及计算机视觉技术。该方法包括：通过对单个羊只侧视图像数据的采集，使用YOLOv5检测模型对采集到的数据预处理并通过多种方式进行数据增强；构建使用关键部位注意力引导机制的身份识别网络结构，采用TinyNet轻量型网络作为骨干网络，设计特征融合模块将全局特征与关键局部特征融合，对羊只个体特征进行学习，设计自定义池化头输出特征向量；结合交叉熵、三元组与一致性联合损失函数监督网络学习，可以使识别网络更加关注图像中的重要区域；最后将模型进行部署。本发明以“无接触，无伤害，低成本，高效率”的原则实现羊只个体身份识别。
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公开(公告)号：CN116580045A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310423552.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高分辨率DEM的淤地坝提取方法，包括：步骤一，数据预处理；步骤二，提取河道网络；步骤三，基于山体阴影图进行改进LSD检测；步骤四，基于步骤二得到的河道网络，对步骤三得到的轮廓直线进行角度滤波；步骤五，根据经过步骤四角度滤波后的轮廓直线构建十字模型识别淤地坝。本发明基于流量进行区域生长提取河道网络，缩小淤地坝检测的研究区域，避免了山地中具有相同线性特征的梯田和道路的影响，有效降低了检测过程中的误判。本发明综合考虑了淤地坝自身的形态特征和淤地坝所处位置的形态特征，并将LSD算法应用于淤地坝检测，改进LSD算法分离不同斜率的轮廓直线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116546441A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310404347.1
申请日：2023-04-17
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种无线网络中面向多播传输场景的状态更新调度方法及系统，收集并处理多播场景中的几何环境信息，并确定停止集来表示发射节点周围的有限观测区域；根据发射节点的本地信息，将发射节点的调度概率表示为停止集的函数，确保调度概率是接受本地信息的产生新信息包概率的可测量函数；使用最优化理论求解多播场景下平均网络信息年龄最小化优化问题，得到发射节点处的状态更新调度方法；对多播场景中各发射节点实施自适应调度策略，在网络运行过程中实时监测网络环境是否变化。本发明根据节点状态更新和网络拓扑动态调整传输策略，能够实现更高效、实时且低延迟的多播通信，为智能系统提供更可靠的数据传输基础。
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公开(公告)号：CN113379828B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110623398.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种融合地表形态特征的坡长提取方法，包括：步骤一，DEM数据预处理：步骤二，根据正DEM计算D8流向和等高线曲率：步骤三，根据负DEM计算up_iGD8上坡向：步骤四，根据D8计算汇水面积并设置阈值确定沟道截断矩阵：步骤五，根据up_iGD8上坡向计算坡度并确定坡度截断矩阵：步骤六，根据up_iGD8上坡向计算上坡坡度线长度：步骤七，根据坡长计算公式计算得到坡长。坡长计算公式为：本发明的方法在连续的解空间中推导了坡长理论模型，可以得到一种直接的坡长计算方法，避免了对上坡汇水面积和有效等高线宽度的估计来提取坡长，有效降低了计算原理中潜在的误差风险。
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公开(公告)号：CN115424113A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211060763.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多分支融合优化结构的绒山羊个体识别的方法，包括：获取绒山羊群图片数据，采用SSD网络对绒山羊群图片数据中的个体羊只进行目标检测，采用迁移学习的预训练网络模型ResNet34和联合损失函数构建多分支融合损失函数的绒山羊个体识别网络模型，将Cycle‑GAN网络中的循环一致性损失函数修改为smoothL1损失函数，对分类中相似度高的羊只个体特征进行非线性数据增强，构建多分支融合优化结构的绒山羊个体智能识别网络模型，在多分支融合优化结构的绒山羊个体智能识别网络模型输入绒山羊群图片数据，输出识别后的绒山羊个体。该方法能够节省养殖成本，保护羊只个体的身体健康，具有很大的实用价值。
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公开(公告)号：CN107895398B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201711163839.7
申请日：2017-11-21
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了结合视觉显著性的浮雕编辑方法，其具体步骤是：输入三维模型，构造视点球；根据三维模型的最佳视角，结合摄影构图原理实现模型的组合排列；根据空间权重矩阵，对最佳视角下的三维模型进行平滑处理；通过拉普拉斯算子矩阵实现最佳视角下的三维模型的细节提取；利用三维网格模型双曲正切函数对原始三维模型的高频域部分进行非线性压缩；曲面参数化实现将三维模型在目标曲面上的附着；添加高频域完成三维模型与目标曲面的粘贴。本发明首次提出通过摄影构图原理与视觉显著信息相结合生成组合浮雕的方法，获得了艺术鉴赏价值较高的组合浮雕。
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公开(公告)号：CN111177917A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911365426.6
申请日：2019-12-26
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了一种基于SRTM的坡长提取方法，通过建立地理坐标下栅格模型，从该模型中直接推导出SRTM栅格边长的计算方式。计算坡长时考虑坡度截断、河网截断影响，使结果尽可能符合实际情况，最后使用正反遍历计算SRTM的累计坡长。与传统方法相比，本方法不再经过投影坐标变换，从而提高坡长的提取效率；同时也能保证原始数据的精度不下降，坡长提取结果相对精确，坡长结果与现有的DEM计算结果对比显示，坡长差值范围集中，具有规律性。
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