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公开(公告)号：CN118072347A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311717750.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国水产科学研究院黄海水产研究所 , 华智生物技术有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K19/06 , G06V30/10
Abstract: 本发明公开了一种鱼群个体识别方法、系统、设备及存储介质，包括获取待识别鱼群图像；将待识别鱼群图像输入训练好的荧光标记识别模型，得到待识别鱼群图像的荧光标记识别结果；再解码荧光标记识别结果，得到待匹配数字信息码；将待匹配数字信息码与预设鱼群数字信息码进行匹配，得到待识别鱼群图像的鱼群个体识别结果，缩短了大数目水鱼表型数据的提取时间，提高了鱼群个体的识别效率。
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公开(公告)号：CN117726829A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311720692.2
申请日：2023-12-14
Applicant: 华智生物技术有限公司 , 中国水产科学研究院黄海水产研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种鱼类表型提取方法、系统、设备及存储介质，鱼类表型提取方法包括获取待检测鱼类表型图像；将待检测鱼类表型图像输入训练好的卷积神经网络模型，得到待检测鱼类表型图像的图像特征；根据图像特征通过双线性下采样生成含有粗糙掩码的图像；通过使用图像处理算法和模式识别技术，构建初始自监督分割模型，将已生成含有粗糙掩码的图像输入初始自监督分割模型进行训练，得到训练好的自监督分割模型及其输出的鱼类表型检测结果，以无监督分割模型代替传统监督学习算法，只需对图像数据进行预处理，无需人为进行大量数据标注用于模型训练，规避了由数据标注带来的大量人工以及时间成本，提高了鱼类表型提取效率。
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公开(公告)号：CN119579441A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411711670.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 华智生物技术有限公司 , 中国水产科学研究院黄海水产研究所
IPC: G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于生成对抗网络的水下图像增强方法、系统及电子设备，本方法通过获取水下图像数据集和陆地图像数据集；根据水下图像数据集和陆地图像数据集，确定训练集；构建包含多个分支的多尺度并行编码器，以及，构建包含多尺度特征密集融合模块的多尺度融合解码器；构建包含两个生成器和两个判别器的基于生成对抗网络的水下图像增强模型，其中，每个生成器基于多尺度并行编码器和多尺度融合解码器构建；采用训练集对基于生成对抗网络的水下图像增强模型进行训练，得到训练好的水下图像增强模型，以便采用训练好的水下图像增强模型对待增强的水下图像进行图像增强。本申请能够提高图像增强效果，并提高图像增强的准确度。
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公开(公告)号：CN221506010U
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202323435873.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 华智生物技术有限公司 , 中国水产科学研究院黄海水产研究所
Abstract: 本实用新型实施例提供了一种水下表型信息采集设备，包括箱体和固定安装在箱体内部的采集设备，箱体的一侧开放；箱体的开放的一侧固定连接有密封圈板，密封圈板的外沿与箱体的内表面密封连接；箱体通过在密封圈板上设置压板将一透明面板压紧在密封圈板上来密封，透明面板与密封圈板之间还设置有至少一个被压紧的具有弹性的第一密封圈；压板与密封圈板之间设置有至少一个被压紧的具有弹性的第二密封圈；采集设备能用于获取被拍摄物的图像信息和距离；箱体内充入惰性气体。本实用新型中的水下表型信息采集设备，通过设置密封圈对箱体密封，并在箱体的内充入惰性气体，使水下表型信息采集设备内部零件不易被腐蚀，从而获得较长的使用寿命。
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公开(公告)号：CN221504442U
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202323416948.9
申请日：2023-12-14
Applicant: 华智生物技术有限公司 , 中国水产科学研究院黄海水产研究所
Abstract: 本实用新型提供一种桌面型表型信息采集装置，包括底座、立柱、横支架、卡座和视觉设备；立柱垂直固定于底座的上表面；横支架安装在立柱上，横支架能在立柱上竖直滑动并固定至设定位置，横支架处于底座的正上方；卡座安装于横支架上，视觉设备镜头朝下地安装在卡座上，卡座能沿横支架滑动并固定至设定位置。本实用新型的桌面型表型信息采集装置，其结构简单，在满足表型信息采集需求的同时预留了充足的手工操作空间，成本较低且便于使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119648656A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411705506.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 华智生物技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种稻穗出穗率和叶宽的统计方法、系统、设备及介质，本方法通过采集待分割水稻图像，并对待分割水稻图像进行预处理，得到预处理后的水稻图像；将预处理后的水稻图像输入训练好的水稻检测分割模型中进行图像检测和图像分割，得到待分割水稻图像中稻穗和稻叶的特征信息，水稻检测分割模型基于Transformer模型进行构建；根据特征信息，统计出待分割水稻图像对应的出穗率和叶宽。本申请能够提高稻穗出穗率和叶宽的统计精确度。
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公开(公告)号：CN118641001A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410216032.9
申请日：2024-02-27
Applicant: 华智生物技术有限公司
IPC: G01G17/08 , G01G23/01 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种多体态动物称重方法、系统及设备，该申请所述方法包括：获取待称重动物的第一重量及当前运动数据；根据所述当前运动数据，确定所述待称重动物的体态标签；根据所述待称重动物的体态标签确定所述待称重动物的重量补偿系数；根据所述重量补偿系数及所述第一重量，确定所述待称重动物的真实重量。
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公开(公告)号：CN118379789A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410217802.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 华智生物技术有限公司 , 浪潮工业互联网股份有限公司
Inventor： 龙晓波 , 吴阳 , 高俊峰 , 莫哲 , 清毅 , 李佳妮 , 孙天栋 , 李苑 , 朱皓 , 周晓红 , 张宇 , 李姣 , 孟兴 , 肖胜才 , 田冰川 , 商广勇 , 毕研振
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于无监督聚类的生猪异常行为检测方法及装置，涉及畜牧业表型识别检测领域，所述方法包括：使用目标检测算法识别出视频流中的图像帧中的生猪目标；使用目标追踪算法对每个生猪目标运动轨迹进行追踪，得到每个生猪目标的轨迹信息，提取得到轨迹数据；根据轨迹数据，使用聚类算法对轨迹数据进行聚类分析，以得到分析结果；根据分析结果，判断生猪是否存在异常行为；将异常行为标记在原始视频流中的图像帧上，以得到可视化预测结果。本发明提供一种基于无监督聚类的生猪异常行为检测方法及装置，解决了目标密集或体型较小的多目标检测模型，现有算法模型很难精确识别出所有目标的问题。
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公开(公告)号：CN118104453A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410216150.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 华智生物技术有限公司
Inventor： 龙晓波 , 吴阳 , 高俊峰 , 莫哲 , 清毅 , 曾祥宇 , 李佳妮 , 孙天栋 , 李苑 , 朱皓 , 周晓红 , 张宇 , 李姣 , 孟兴 , 杨欧 , 田冰川 , 谭泗桥 , 陈渊
IPC: A01C21/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种水稻氮肥施肥方法、系统、设备及存储介质，包括获取待施肥区域的待检测水稻照片，将待检测水稻照片输入训练好的分类神经网络模型，得到待检测水稻照片的预测生长时期以及预测长势等级，当预测长势等级小于预设等级，则根据预测生长时期计算第一施氮区间，根据预测生长时期与预设各时期对应比重计算第二施氮区间，根据第一施氮区间和第二施氮区间计算待检测水稻照片对应的水稻氮肥施肥量，提高了肥料利用率，降低了施肥成本，提升了计划作物的质量。
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公开(公告)号：CN117911819A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311747948.9
申请日：2023-12-18
Applicant: 华智生物技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于点云和图像的株高测量方法、系统、设备及介质，包括：将激光雷达数据输入第一编码器得到激光雷达特征，并将图像数据输入第二编码器得到图像特征；构建对应第一编码器的第一特征稀疏分支和对应第二编码器的第二特征稀疏分支；将激光雷达特征输入第一特征稀疏分支得到第一稀疏重构特征，并将图像特征输入第二特征稀疏分支得到第二稀疏重构特征；将第一稀疏重构特征和第二稀疏重构特征进行融合学习，得到融合特征；将融合特征输入解码器，得到解码器输出的点云数据；将点云数据进行距离转换和滤波处理，得到植株高度。本发明能够通过稀疏重建分支，使模型参数大大降低，并提高重建点云数据的效率。
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