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公开(公告)号：CN116309791A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551893.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/194 , G06V10/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种禽类羽毛面积参数的检测方法，包括：基于羽毛图像采集，对羽毛图像进行预处理；通过目标检测算法，构建目标检测模型，输出羽毛在图像中的位置；通过图像切割算法，经过多次迭代后，完成整体图像的前后景分割；通过闭运算算法，对羽毛轮廓进行边缘平滑；通过文字识别算法和随机抽样一致性算法，将轮廓的像素面积转换为真实的面积，从而输出最准确的面积参数。本发明能准确识别目标，使得羽毛获得的面积边缘光滑，提高自动化程度，降低人工成本，提升了对图像中重叠羽毛的分割效果，达到了目标的百分百识别，使得输出的面积参数符合生产需要。
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公开(公告)号：CN119722771A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510221287.9
申请日：2025-02-27
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于深度图像与SIFT算子的道路表面点云数据获取方法、系统、设备及存储介质，涉及点云处理技术领域，包括获取RGB图像与深度图像；将深度图像转换为点云；进行RGB图像拼接以及点云拼接。本发明提供的基于深度图像与SIFT算子的道路表面点云数据获取方法与现有方法相比，本方法成本较低，获取数据更为便捷。所需数据量小，对于计算和存储性能要求都较低。对环境适应效果好，更容易应对雨雪等天气干扰情况。自动化程度高，需要人工干预少，技术门槛较低。获取数据快速，应用场景广泛。本方法能够解决当前技术获取数据设备成本高，获取数据量较大，对数据存储和计算要求较高的问题，能大幅降低计算需求与成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118465202B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410910017.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京星罗智能科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G01N33/08 , G01N21/31 , G01N21/01 , G06V20/60 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了本发明设计了一种电子装置及对鸡蛋性别的无损识别方法。其中电子装置包括，存储计算机可读指令的存储器和处理器。处理器在执行计算机可读指令时被配置成：能够处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像。本发明能够直接处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像，其通过该装置进行鸡蛋公母的识别效率更高，耗时极大缩短。
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公开(公告)号：CN119132419A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411595666.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及生物技术领域，包括：输入层接收蛋白质特征编码，并重塑为二维向量；隐藏层通过卷积、池化、残差块和全连接层进行特征提取，通过ReLU函数引入非线性变换；输出层通过Sigmoid函数输出互作概率，并通过二元交叉熵损失函数进行优化；通过随机梯度下降优化器训练蛋白质互作预测模型。本发明提供的蛋白质互作预测方法使用UniPPI模型与传统特征提取不同组合方式，与传统机器学习模型以及深度学习模型对比，UniPPI模型具有更高的准确率、精度为以及F1得分。
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公开(公告)号：CN116596937B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310882842.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明属于目标检测的技术领域，公开了一种鸡头部器官各参数的检测方法，包括采集各品种鸡的标准图像进行标注，并搭建目标检测模型；基于提取的鸡头部图像，对各器官进行标注，并搭建图像分割模型；基于分割的器官图像，搭建目标识别模型，读取标尺信息以及识别色卡信息；基于检测、分割以及识别结果对鸡头部器官各参数进行计算。本发明方法目标识别准确，具有高准确率，高召回率的优点，通过自动化计算，仅需要输入图像，便可识别出各器官轮廓并计算相对应参数，人工参与度低，自动化程度高，可以大幅降低人工和时间成本。
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公开(公告)号：CN116312744B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310560948.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G16B5/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于生物信息获取的技术领域，公开了一种基于GNN神经网络的生物信息获取方法，在信息提取方面，通过使用MDL_molfile进行输入，可以涵括原子以及原子键更多的特征；在计算方面，使用精简张量存储分子底物信息，可以用于大规模的计算以及结果存储；在分子结构方面，可以处理更复杂的分子结构，捕捉原子间相互作用，并且可以处理不同大小的分子，在网络训练过程中可以找到它们的差异，有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116596937A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310882842.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明属于目标检测的技术领域，公开了一种鸡头部器官各参数的检测方法，包括采集各品种鸡的标准图像进行标注，并搭建目标检测模型；基于提取的鸡头部图像，对各器官进行标注，并搭建图像分割模型；基于分割的器官图像，搭建目标识别模型，读取标尺信息以及识别色卡信息；基于检测、分割以及识别结果对鸡头部器官各参数进行计算。本发明方法目标识别准确，具有高准确率，高召回率的优点，通过自动化计算，仅需要输入图像，便可识别出各器官轮廓并计算相对应参数，人工参与度低，自动化程度高，可以大幅降低人工和时间成本。
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