公开(公告)号：CN113946695A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111558018.X

申请日：2021-12-20

申请人： 山东新希望六和集团有限公司 ,  四川新希望动物营养科技有限公司 ,  新希望六和股份有限公司

发明人： 杨帆 ,  刘旭 ,  马文彦 ,  蒋智权

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/28 ,  G06K9/62

摘要： 本申请公开了一种动物系谱的生成方法、装置及计算机设备，通过获取原始动物系谱和待加入到原始动物系谱中的第一动物关系数据，对第一动物关系数据进行数据转换，得到第一关系四元组，从而解决传统三元组描述节点之间遗传关系存在关系表示冲突的问题；再以第一关系四元组中的遗传关系数据建立超平面，并将父节点数据、母节点数据和子节点数据投影至超平面，得到投影数据，从而分解出子节点与父节点和母节点之间的线性关系；最后利用预设的系谱表示模型，根据投影数据，将第一动物关系数据加入到原始动物系谱，得到目标动物系谱，实现只需计算局部系谱关系，而无需重新计算所有系谱关系，提高了运算效率。

公开(公告)号：CN112132064A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202011023124.3

申请日：2020-09-25

申请人： 新希望六和股份有限公司 ,  山东新希望六和集团有限公司

发明人： 蔺永 ,  何丹 ,  刘旭 ,  李万林 ,  杨卫涛 ,  万方 ,  陈刚 ,  梁田 ,  李飞 ,  赖旭

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06T7/00

摘要： 本申请涉及一种基于人工智能的识别孕囊数量的方法、装置、计算机设备和存储介质。采用本申请能够减少每幅待检测图像的检测时间，提升识别精准度，提高妊娠检测效率。上述方法包括：采集牲畜预设部位的待检测图像；将待检测图像输入至预先构建的孕囊检测模型，以使上述预先构建的孕囊检测模型检测上述待检测图像中的孕囊并输出孕囊检测结果；根据该孕囊检测结果确定牲畜的孕囊的数量。

公开(公告)号：CN114120441A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111328914.7

申请日：2021-11-10

申请人： 四川新希望动物营养科技有限公司 ,  新希望六和股份有限公司 ,  山东新希望六和集团有限公司

发明人： 刘旭 ,  陈静 ,  杨帆 ,  柯妮

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06T7/246

摘要： 本申请公开了一种猪只转群盘点方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取在转群通道进行猪只转群时的视频画面，并在视频画面预设若干条标记线，以及基于预设的目标检测与跟踪模型，对多帧猪只图像进行目标检测和目标跟踪，得到每只猪只的猪只运动轨迹，从而基于人工智能模型实现猪只行为的自动化识别；再通过确定每只猪只的猪只运动轨迹与标记线之间的位置关系，并在位置关系为猪只运动轨迹与若干条标记线均相交时，则对猪只数量进行变更，从而实现在猪只转群时猪只数量的智能盘点，无需人工干预，降低人力资源和减少盘点程序，提高了盘点效率以及盘点准确度。

公开(公告)号：CN113505630A

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN202110392230.7

申请日：2021-04-13

申请人： 新希望六和股份有限公司 ,  山东新希望六和集团有限公司

发明人： 刘旭 ,  万方 ,  陈刚

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

摘要： 本申请涉及一种猪场监控模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取生物图像数据、猪只轮廓数据和猪场图像数据；将各个猪场图像数据分别与生物图像数据和猪只轮廓数据中的一个进行融合，形成对应的融合图像数据，融合图像数据包括生物图像或猪只轮廓与猪场图像的融合图像、以及对应的类别信息和位置信息；采用多种编辑方式处理融合图像，得到扩增图像和对应的类别信息和位置信息；将扩增图像作为训练样本，类别信息和位置信息作为训练标签，对猪场监控模型进行训练。采用本方法能够使猪场监控模型获得大量的训练数据，从而提高了猪场监控模型的泛化能力，能更加准确的识别猪场出入的目标的类型。

公开(公告)号：CN111325281A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN202010146486.5

申请日：2020-03-05

申请人： 新希望六和股份有限公司

发明人： 刘旭 ,  杨龙 ,  彭端 ,  赵凌云

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/34 ,  G06N3/08

摘要： 本申请涉及一种深度学习网络的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：加载训练图像和标记图像；所述标记图像为对所述训练图像中的特征物进行标记后得到的；按照预先设定的块尺寸，对所述训练图像进行块分割，得到多个图像块；在对所述多个图像块进行特征提取处理之后，对处理后的多个图像块和所述标记图像进行映射处理；对映射处理后的图像块和标记图像进行参数调整学习，得到所述深度学习网络的参数。采用本方法能够在保证识别结果准确性的情况下，能提高训练效率。

公开(公告)号：CN111325281B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202010146486.5

申请日：2020-03-05

申请人： 新希望六和股份有限公司

发明人： 刘旭 ,  杨龙 ,  彭端 ,  赵凌云

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本申请涉及一种深度学习网络的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：加载训练图像和标记图像；所述标记图像为对所述训练图像中的特征物进行标记后得到的；按照预先设定的块尺寸，对所述训练图像进行块分割，得到多个图像块；在对所述多个图像块进行特征提取处理之后，对处理后的多个图像块和所述标记图像进行映射处理；对映射处理后的图像块和标记图像进行参数调整学习，得到所述深度学习网络的参数。采用本方法能够在保证识别结果准确性的情况下，能提高训练效率。