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公开(公告)号：CN114544772B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210441556.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和声音频谱的鸭蛋裂纹检测装置及方法，属于鸭蛋裂纹检测技术领域，所述装置包括：传送模块、对射式光电传感器、微处理器、敲击锤、声音收集箱、声音数字信号处理器，所述方法通过利用所述鸭蛋裂纹检测装置实现分类得到裂纹蛋和完好蛋，完成鸭蛋裂纹检测，本发明基于卷积神经网络和声音频谱检测解决了鸭蛋壳表面一些微小的裂纹漏采，检测误差大的问题。
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公开(公告)号：CN114463701A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210387398.3
申请日：2022-04-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T7/60 , G06N3/04 , G06K9/62 , G16H50/30 , A01K29/00 , A01K45/00 , G01D21/02 , G10L25/45 , G10L25/66 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种基于多源大数据动物养殖数据挖掘的监测预警系统，属于动物养殖检测预警系统设计技术领域，包括动物体征传感器、动物声音传感器、环境传感器、轨道机器人、算法训练模块、动物健康数据产生模块、动物健康数字矩阵模块和动物健康分析模块；本方案提供一种多源动物养殖数据采集、处理及动物健康分析预警的系统，通过构建动物数字矩阵信息，并对养殖动物状态进行分析和预警，解决了通过多源大数据的方式挖掘动物养殖数据，并对非健康养殖动物健康预警的问题，本系统对于动物养殖具有通用性。
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公开(公告)号：CN117197902B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311465835.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0442 , G06T7/269 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , H04L67/12 , A01K29/00
Abstract: 本发明公开了一种母猪分娩智能预测系统及方法，涉及养猪业领域，系统包括AI边缘设备模块、环境因子采集模块、网络传输模块、视频图像数据存储模块、本地服务器、云服务器和终端实时显示模块，所述网络传输模块包括交换机和传感器网关，所述交换机通过网线分别与AI边缘设备模块、视频图像数据存储模块和本地服务器连接，所述传感器网关通过网线与本地服务器连接，所述环境因子采集模块与传感器网关通信连接，所述本地服务器与云服务器通信连接。本发明解决了现有技术存在对设备和技术要求高，影响母猪健康，只针对姿态信息进行预测，检测范围较窄，无法对其他可能影响分娩时间的因素进(56)对比文件Yigui Huang 等.An Improved PigCounting Algorithm Based on YOLOv5 andDeepSORT Model《.Sensors》.2023,第23卷(第6309期),1-18.Ali Seydi Kecelia 等.Development of arecurrent neural networks-based calvingprediction model using activity andbehavioral data《.Computers andElectronics in Agriculture》.2020,第170卷(第105285期),1-9.
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公开(公告)号：CN114463701B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210387398.3
申请日：2022-04-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T7/60 , G06N3/04 , G06K9/62 , G16H50/30 , A01K29/00 , A01K45/00 , G01D21/02 , G10L25/45 , G10L25/66 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种基于多源大数据动物养殖数据挖掘的监测预警系统，属于动物养殖检测预警系统设计技术领域，包括动物体征传感器、动物声音传感器、环境传感器、轨道机器人、算法训练模块、动物健康数据产生模块、动物健康数字矩阵模块和动物健康分析模块；本方案提供一种多源动物养殖数据采集、处理及动物健康分析预警的系统，通过构建动物数字矩阵信息，并对养殖动物状态进行分析和预警，解决了通过多源大数据的方式挖掘动物养殖数据，并对非健康养殖动物健康预警的问题，本系统对于动物养殖具有通用性。
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公开(公告)号：CN115812634B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310132497.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01K43/04 , G01N21/359 , G06F18/241 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种孵前种蛋受精信息无损分拣方法及装置，涉及孵前种蛋分拣领域，该方法包括以下步骤：获取种蛋的第一时序特征并根据第一时序特征采集种蛋的光谱数据；对光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱数据进行选择得到特征波段；构建种蛋分类神经网络模型并对其进行训练；利用训练后的种蛋分类神经网络模型，根据特征波段对种蛋信息进行分类，得到受精信息；获取种蛋的第二时序特征，并根据第二时序特征、第一时序特征和受精信息对种蛋进行分拣。本发明提升了种蛋受精信息检测的精度，并基于时序特征能完成从种蛋信息检测到种蛋分拣的整个过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115812634A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310132497.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01K43/04 , G01N21/359 , G06F18/241 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种孵前种蛋受精信息无损分拣方法及装置，涉及孵前种蛋分拣领域，该方法包括以下步骤：获取种蛋的第一时序特征并根据第一时序特征采集种蛋的光谱数据；对光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱数据进行选择得到特征波段；构建种蛋分类神经网络模型并对其进行训练；利用训练后的种蛋分类神经网络模型，根据特征波段对种蛋信息进行分类，得到受精信息；获取种蛋的第二时序特征，并根据第二时序特征、第一时序特征和受精信息对种蛋进行分拣。本发明提升了种蛋受精信息检测的精度，并基于时序特征能完成从种蛋信息检测到种蛋分拣的整个过程。
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公开(公告)号：CN117197902A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311465835.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0442 , G06T7/269 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , H04L67/12 , A01K29/00
Abstract: 本发明公开了一种母猪分娩智能预测系统及方法，涉及养猪业领域，系统包括AI边缘设备模块、环境因子采集模块、网络传输模块、视频图像数据存储模块、本地服务器、云服务器和终端实时显示模块，所述网络传输模块包括交换机和传感器网关，所述交换机通过网线分别与AI边缘设备模块、视频图像数据存储模块和本地服务器连接，所述传感器网关通过网线与本地服务器连接，所述环境因子采集模块与传感器网关通信连接，所述本地服务器与云服务器通信连接。本发明解决了现有技术存在对设备和技术要求高，影响母猪健康，只针对姿态信息进行预测，检测范围较窄，无法对其他可能影响分娩时间的因素进行分析，稳定性和鲁棒性较低的问题。
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公开(公告)号：CN114544772A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210441556.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和声音频谱的鸭蛋裂纹检测装置及方法，属于鸭蛋裂纹检测技术领域，所述装置包括：传送模块、对射式光电传感器、微处理器、敲击锤、声音收集箱、声音数字信号处理器，所述方法通过利用所述鸭蛋裂纹检测装置实现分类得到裂纹蛋和完好蛋，完成鸭蛋裂纹检测，本发明基于卷积神经网络和声音频谱检测解决了鸭蛋壳表面一些微小的裂纹漏采，检测误差大的问题。
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公开(公告)号：CN116824448A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310754818.1
申请日：2023-06-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/46 , G06T7/00 , G06T7/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像数据采集处理技术领域，公开了一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法及系统，包括以下具体步骤：S1、获取猪只活动视频；S2、将猪只活动视频剪辑成样本视频；对样本视频中的每一帧进行目标检测和关键点识别；S3、将识别到的关键点连接成骨架图；组成时空骨架；将目标检测得到的猪目标框中心坐标作为猪的位置，生成该猪的运动轨迹；S4、通过ST‑GCN识别模型提取猪的时空骨架的特征；通过LSTM识别模型捕捉猪的运动轨迹的特征；融合时空骨架的特征和运动轨迹的特征，根据设定的猪的跛脚等级，分类猪只跛脚等级。本发明解决现有技术未能全面考虑猪只行走过程中全身的动态变化的问题，且具有搜索能力强、收敛速度高的特点。
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公开(公告)号：CN116311502A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310107491.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及畜牧业信息技术领域，公开了一种基于目标跟踪的猪只行为节律分析方法及系统，包括以下步骤：S1.采集猪栏内所有猪只的视频信息；S2.训练猪只检测模型，根据视频信息，进行猪只检测；S3.通过多目标跟踪算法，结合猪只检测模型检测结果，对猪只进行多目标跟踪，获得猪只位置变化轨迹；S4.根据猪只位置变化轨迹，对猪只进行简单行为以及复杂行为的识别；S5.分析所有种猪个体简单行为和复杂行为一天内的变化规律，进一步分析猪只行为节律分析，判断猪只健康状态信息；本发明解决了现有种猪行为节律分析技术依赖人工判断的问题，提供了一种不依赖人工的基于目标跟踪的猪只行为节律分析方法及系统，其具有安全稳定，准确可靠的特点。
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