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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：CN114996474A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210624917.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/901 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种葡萄种植知识图谱数据库的构建方法，包括：步骤S1，设计知识图谱数据库顶级概念与概念之间的关系，得到本体层；步骤S2，构建葡萄文本数据集，以BIO标注法标注7类实体，并提取字符部首，获得标注的数据集；步骤S3，将标注的数据集按照8:1:1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多特征融合高效知识抽取网络中进行训练，获得训练后的网络模型；步骤S5，将多源异构的葡萄文本进行预处理后输入训练后的网络模型中，得到格式化文本；步骤S6，在本体层的指导和约束下，将格式化文本组装成三元组，即实体层；步骤S7，将所述的三元组使用Neo4j图数据库进行持久化保存。本发明成本低，知识完整度高且更新维护便利。
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公开(公告)号：CN119833081A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411889983.9
申请日：2024-12-20
Applicant: 西北农林科技大学 , 杨凌园上园智能科技有限公司 , 杨凌秦宝牛业有限公司 , 杨凌畜牧产业创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数字中医脉诊的动物育种筛选方法及系统，涉及动物育种、制(繁)种筛选技术领域，包括以下步骤：建立动物体质体征数字基因库，通过动物体质体征数据大模型，建立体质遗传数字基因识别模型，根据育种培育指标有效地识别出相应优良遗传基因的种母动物及种公动物，进而通过持续的监控和再评估，一方面可形成稳定的遗传基因品种，同时能有效地识别出因短期生理反应而临时出现健康问题标记的种母动物及种公动物，大大减少了因生理反应及其他短期体征造成的误判，保证了优良的体质遗传基因但因临时情况受到影响的种母动物及种公动物不被错误淘汰，同时确保了真正存在体质基因存在缺陷的种母动物及种公动物能被准确识别和筛选出。
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公开(公告)号：CN117649699A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311437895.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时刻偏移损失的肉牛异常行为视频时序定位方法，包括：步骤S1，构建肉牛异常行为时序定位数据集：步骤S2，提取肉牛异常行为视频特征：步骤S3，实现肉牛异常行为时序定位方法：步骤S4，利用中心点‑始末时刻偏移损失函数和焦点损失函数训练肉牛异常行为时序定位模型；步骤S5，肉牛异常行为时序定位。针对现有时序定位方法仅针对单一目标且准确性差的问题，本发明的计算行为发生和结束时刻偏移量的损失函数——中心点‑始末时刻偏移损失函数，构建基于时刻偏移损失的肉牛异常行为视频时序定位方法，实现监控视频中肉牛异常行为的时序定位，以满足真实养殖场景下肉牛精准管理时获取异常行为发生时间的需求。
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公开(公告)号：CN114708978A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210289454.X
申请日：2022-03-22
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 一种基于牛业大数据云平台肉牛疾病库、药品库的创建及调用方法，可通过JeecgBoot快速开发平台和SpringBoot微服务架构技术，对大型牧场的牛只的健康状况以及兽医的诊断治疗情况进行信息化存取和调用管理，并实现了数据可视化分析。达到对牧场中的牛群疾病信息以及处方信息进行高效，准确的决策管理。主要业务流程包括创建疾病分类字典库、创建药品分类字典库，调用疾病分类字典库和调用药品分类字典库功能模块。牧场工作人员可以编辑查询相关信息，通过调用疾病和药品分类字典库功能进行对牛只诊断治疗信息的新增，删除和修改操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612409B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310469187.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视频时空特征的肉牛行为识别方法，包括：步骤S1，构建肉牛行为数据集；步骤S2，构建肉牛行为识别模型：采用双分支频谱通道时空聚合与激励模型构建肉牛行为识别模型，肉牛行为识别模型包括视频采样模块、特征提取网络和预测模块；步骤S3，肉牛行为识别模型训练；步骤S4，肉牛行为识别。本发明可以从视频帧序列中提取具有显著运动差异的帧，确保充分保留肉牛运动信息；再者通过运动激励模块、运动聚合模块提取视频中长短时空特征，通过频谱通道注意力机制调整特征图不同通道对运动的表征权重，构建空间特征提取分支增强空间特征，模型对肉牛行为视频中的特征信息捕捉更全面，对肉牛行为识别准确性更高。
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公开(公告)号：CN114996474B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210624917.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/901 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种葡萄种植知识图谱数据库的构建方法，包括：步骤S1，设计知识图谱数据库顶级概念与概念之间的关系，得到本体层；步骤S2，构建葡萄文本数据集，以BIO标注法标注7类实体，并提取字符部首，获得标注的数据集；步骤S3，将标注的数据集按照8:1:1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多特征融合高效知识抽取网络中进行训练，获得训练后的网络模型；步骤S5，将多源异构的葡萄文本进行预处理后输入训练后的网络模型中，得到格式化文本；步骤S6，在本体层的指导和约束下，将格式化文本组装成三元组，即实体层；步骤S7，将所述的三元组使用Neo4j图数据库进行持久化保存。本发明成本低，知识完整度高且更新维护便利。
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公开(公告)号：CN118968411A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411029906.6
申请日：2024-07-30
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于高低频特征高效选择融合的肉牛目标检测方法，包括：步骤S1，构建肉牛目标检测数据集；步骤S2，构建肉牛目标检测模型：步骤S201，构建特征提取网络MPCPKI‑ResNet；步骤S202，构建混合编码器；步骤S203，构建IoU感知查询选择机制；步骤S204，构建带有辅助预测头的解码器；步骤S3，训练肉牛目标检测模型；步骤S4，肉牛目标检测。本发明能够在不同场景和复杂环境下高效、准确地检测肉牛，显著提升了实时肉牛目标检测的性能。本发明专门为实时肉牛目标检测设计。本发明的方法通过多路径协同门控机制的高效P4特征层选择模块，有效整合浅层网络提取的各种低级特征，提高了特征融合的效率，增强了模型对图像细节信息的捕捉能力。
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公开(公告)号：CN116612409A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310469187.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视频时空特征的肉牛行为识别方法，包括：步骤S1，构建肉牛行为数据集；步骤S2，构建肉牛行为识别模型：采用双分支频谱通道时空聚合与激励模型构建肉牛行为识别模型，肉牛行为识别模型包括视频采样模块、特征提取网络和预测模块；步骤S3，肉牛行为识别模型训练；步骤S4，肉牛行为识别。本发明可以从视频帧序列中提取具有显著运动差异的帧，确保充分保留肉牛运动信息；再者通过运动激励模块、运动聚合模块提取视频中长短时空特征，通过频谱通道注意力机制调整特征图不同通道对运动的表征权重，构建空间特征提取分支增强空间特征，模型对肉牛行为视频中的特征信息捕捉更全面，对肉牛行为识别准确性更高。
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公开(公告)号：CN115017907A
公开(公告)日：2022-09-06
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 , G06F40/242 , G06N3/04 , 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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