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公开(公告)号：CN118521593A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410610955.2
申请日：2024-05-16
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种猪点云分割方法、装置，该方法包括：获取猪的全局点云；基于特征提取网络对全局点云进行逐层的特征提取，得到局部点云特征，并逐层的对局部点云特征进行SoftPool池化操作得到关键点云特征；基于关键点云特征对全局点云进行点云分割，得到猪对应的点云分割结果。本发明提供的方法、装置，通过获取猪的全局点云，对全局点云进行逐层的特征提取以得到局部点云特征，并逐层的对局部点云特征进行SoftPool池化操作得到关键点云特征以得到点云分割结果，提升了特征提取和特征表达能力，也提升了进行点云分割的鲁棒性，实现了对复杂环境下的点云数据的精准分割。
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公开(公告)号：CN118485706A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410609388.9
申请日：2024-05-16
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种猪姿态自适应的单视角三维点云体重估算方法及装置，涉及体重测量技术领域。上述猪姿态自适应的单视角三维点云体重估算方法，包括：获取生猪的背部点云；基于背部点云，确定生猪的体积，以及得到背部脊线，基于背部脊线，提取多个曲线控制点，并根据多个曲线控制点确定多个姿态角；根据多个姿态角对体积进行校正，以得到生猪的体重。通过使用一台深度相机，可以连续且快速的采集四种不同数据，并完成体重估算；另外，基于猪体背部点云的体积估重优化算法，通过采集的猪体背部点云可以直接实现猪体重估算，相较于多视角的需要大量数据的计算模型而言，计算时间得到大幅度缩短，且数据量需求较少，采集和计算高同步性进行。
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公开(公告)号：CN118411735A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410156876.9
申请日：2024-02-04
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种笼养家禽采食频次检测方法、装置、设备及介质。本发明根据家禽头部位置数据和笼养家禽采食视频数据，获取光流信息数据；并根据光流信息数据获取采食频次检测结果，利用了笼养家禽采食时头部运动幅度大的特点，能够检测笼养家禽的多频次采食视频数据，进而准确判断笼养家禽的采食时刻，实现基于笼养家禽头部运动的非接触式笼养家禽采食频次检测。
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公开(公告)号：CN117456472B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202311788352.3
申请日：2023-12-25
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种食草动物采食量监测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：确定至少两帧连续的采食图像；将当前采食图像分别输入至食草动物头部识别模型和草料堆识别模型，得到至少一只食草动物的头部掩码、头部特征坐标信息以及草料堆掩码；基于各食草动物的头部掩码、头部特征坐标信息以及草料堆掩码，确定各第一掩码相似度；基于各第一掩码相似度，确定其余各帧采食图像中各存在采食行为的食草动物的第二掩码相似度；基于各第一掩码相似度和各第二掩码相似度，确定各存在采食行为的食草动物的采食量监测结果。本发明提供的食草动物采食量监测方法，实现智能化的食草动物采食量监测，提高食草动物采食量监测的准确性。
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公开(公告)号：CN117853428A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311789469.3
申请日：2023-12-22
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/194 , G06T7/40 , G06T3/4038 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种养殖种群数量标注方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取至少一帧养殖种群图像；确定养殖种群图像的视觉特征向量；确定养殖种群图像中划定的至少一个目标检测框的目标检测框向量；对视觉特征向量和目标检测框向量进行拼接，得到多维张量；将多维张量输入至掩码生成模型，得到掩码生成模型输出的目标检测框掩码；基于目标检测框掩码，确定目标检测框中养殖种群数量标注结果。本发明提供的养殖种群数量标注方法，基于掩码生成模型输出的目标检测框掩码，确定划定的目标检测框中养殖种群数量标注结果，可以实现大场景小目标养殖种群数量半自动标注方式，提高了养殖种群数量标注的准确性。
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公开(公告)号：CN117171487A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311452900.5
申请日：2023-11-03
IPC分类号： G06F17/11 , G06Q10/063 , G06Q50/02
摘要： 本发明提供一种肉牛热应激程度的确定方法、装置、设备及介质，属于肉牛生产领域，包括：输入目标牛群的牛舍环境数据、肉牛品种数据以及生产管理措施数据至预设热应激程度方程，获取目标热应激程度指数；从预设热应激程度指数与预设呼吸评分的映射关系中，确定出目标呼吸评分；从预设呼吸评分与预设热应激程度的映射关系中，确定出目标牛群的目标热应激程度。本发明打破了现有技术仅通过环境因素确定热应激程度的局限性，更符合肉牛养殖数字化和福利化的需求，同时解决了肉牛品种、生产管理措施无法与环境因素在同一公式中量化的问题，为生产中肉牛热应激程度确定提供了更准确的数据支持，进而有效降低肉牛热应激风险。
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公开(公告)号：CN116558411A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310315375.6
申请日：2023-03-28
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种动物体尺测量方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农业信息化技术领域，所述方法包括：基于目标动物的三维点云数据，确定所述目标动物的目标体尺参数和目标微姿态特征；将所述目标微姿态特征输入预设的误差回归预测模型，获得所述误差回归预测模型输出的目标预测误差；基于所述目标预测误差，对所述目标体尺参数进行校正，获得校正后的所述目标体尺参数。本发明通过基于目标动物的目标微姿态特征和预设的误差回归预测模型，确定目标体尺参数对应的目标预测误差，进而基于目标预测误差对目标体尺参数进行校正，可以降低动物姿态对体尺测量结果的影响，提高非接触式动物体尺测量的准确性。
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公开(公告)号：CN115908387A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211666147.5
申请日：2022-12-23
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种生猪养殖场污点监控图像去污方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取待去污的污点图像；将污点图像输入至图像生成器，得到图像生成器输出的污点图像对应的去污图像；其中，图像生成器是在引入注意力机制的基础上，基于样本无污图像、样本无污图像对应的样本污点图像以及图像判别器训练得到的，图像生成器与图像判别器构成生成对抗网络，图像判别器用于区分图像生成器生成的去污图像与样本无污图像。本发明可以有效实现生猪养殖场监控视频污点图像的污点噪声去除，具有较高泛化能力和鲁棒性，提高了养殖场的视频监控能力，减少了人畜接触的风险与人工应激，有利于切实保障养殖场的安全生产。
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公开(公告)号：CN115578747A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211059152.X
申请日：2022-08-31
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/774
摘要： 本发明提供一种牲畜面部识别方法及装置，该方法包括：将包括待识别牲畜的面部的待识别图像输入牲畜面部识别模型，获取牲畜面部识别模型输出的待识别图像的面部识别结果；其中，牲畜面部识别模型，是基于对比学习框架构建，首先基于第一样本图像和第二样本图像进行无监督训练，再基于第三样本图像进行有监督训练后得到的。本发明提供的牲畜面部识别方法及装置，能通过将少量的有标注样本数据与海量的无标注样本数据一起进行自监督对比学习，使得牲畜面部识别模型具有更强的泛化能力，能降低模型训练时对人工标注的依赖，能基于上述牲畜面部识别模型实现更准确的牲畜面部开集识别，能更好的满足牲畜面部识别的实际应用需求。
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公开(公告)号：CN114898100A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210399022.4
申请日：2022-04-15
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V20/64 , G06V40/10 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T17/00 , G06T19/00
摘要： 本发明提供了一种点云数据提取方法、装置、系统、设备及存储介质，包括：基于有效像素点判别区间，从原始点云数据中，筛选出第一点云数据；基于特征感知区，从所述第一点云数据中剔除干扰物点云，以获取第二点云数据；提取所述第二点云数据，以获取目标动物的点云数据。本发明可以结合真实养殖环境确定与实际养殖应用环境相适应的滤波判断参数，进而实现更为精准的点云数据提取，本发明采用特征感知区来排除干扰物对点云数据提取的干扰，从而使得提取的数据精度高、还原性强，可适用于各种复杂的养殖环境，为非接触式肉牛体高、体宽、体斜长、胸围、腹围、体重等核心表型参数的测量提供重要的方法支撑。
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