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公开(公告)号：CN102510401B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201110352891.3
申请日：2011-11-09
Applicant: 南京农业大学
Inventor： 陆明洲 , 沈明霞 , 赵茹茜 , 杨晓静 , 熊迎军 , 刘龙申 , 姚文 , 孙玉文 , 陈仕进 , 孙钦伟 , 周波 , 刘永华 , 陈林峰 , 路顺涛 , 曾庆杰 , 王志国
Abstract: 一种基于机器视觉技术的群养母猪饮水行为无线监测系统及其监测方法，系统包括多个饮水点设备、网关节点以及中心服务器，在各待监测猪舍中的饮水点均设有一饮水点设备，各饮水点设备用于感应母猪靠近，触发各处理器记录饮水时间和流量，饮水点设备通过网关节点利用网络与中心服务器无线连接。饮水行为是母猪健康与否的重要判断依据，本系统利用自动化技术准确监测母猪日饮水频率及水资源的日消耗总量，系统能够将水消耗量异常的母猪个体编号自动发送给养殖人员，使得这个母猪能够得到及时的关注，从而降低疾病对母猪的生长、生产影响，有效提升了母猪养殖的经济效益。
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公开(公告)号：CN102566558B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210039994.9
申请日：2012-02-21
Applicant: 南京农业大学
IPC: G05B19/418 , A01G9/24
CPC classification number: Y02A40/268 , Y02A40/27
Abstract: 一种基于Android平台的智能温室管理系统及其方法，它包括多个移动管理终端、至少一个网关和与网关相应数量的WiFiDirect模块，各移动管理终端与WiFiDirect模块的上行通信端相连，WiFiDirect模块的下行通信端与对应的网关相连，网关与温室的摄像头、传感器以及被控温室设备双向连接。本发明能够实现使用手机、平板电脑或者ARM系统对温室环境和作物生长状况的图像及视频信息的远程实时采集，历史信息数据的曲线或表格显示，温室内外气象数据的比较和分析以及对温室内风机、移动喷灌、遮幕、天窗、灯光和加湿器等机构的远程控制，从而实现远程便携式的温室管理。
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公开(公告)号：CN102547942B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210039992.X
申请日：2012-02-21
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 一种应用于温室环境监控的无线传感器网络智能网关，包括处理器、由RS485接口、RS232接口、RJ45接口和3G模块构成的与服务器通信的单元和射频模块，所述的RS485接口、RS232接口、RJ45接口和3G模块通过相应设备接收远程服务器发送的信息采集命令，并且传输给处理器；处理器对命令进行判断，选择转发策略，紧接着将命令传输给射频模块；射频模块接收到命令后，对命令进行解析，根据命令中携带的网络地址将命令转发给相应的终端处理模块，之后接收终端处理模块发回的数据转发给处理器；处理器根据前面确定的转发策略，通过3G模块发给远程服务器。本发明具有线路简单、数据传输效率高和互联网接入方便的优点。
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公开(公告)号：CN102186228A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110106792.7
申请日：2011-04-27
Applicant: 南京农业大学
CPC classification number: Y02D70/124
Abstract: 一种基于无线多媒体传感器网络的畜禽设施福利养殖环境信息监测系统及其监测方法，在各畜禽舍中，设有至少一个传感终端节点、至少一个图像采集节点和至少一个路由节点，传感终端节点和图像采集节点采集待监测畜禽舍的各项参数和图像信号，通过路由节点传输至网络中转站，该网络中转站通过网络与远程监控中心的数据服务器无线连接，服务器收到信息后进行简单的处理，在监控中心实时显示，并实时发布于网络上，若温度等参数超过预设范围则报警并将结果通过短信发送给现场养殖技术人员。本发明能完成畜禽舍环境信息和畜禽行为图像信息的实时采集；有利于畜禽舍环境信息和畜禽舒适度之间关系的研究；有利于畜禽行为与其舒适度之间关系的研究。
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公开(公告)号：CN119817509A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411906684.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 南京农业大学
IPC: A01K61/80 , G05B19/042 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/56 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/088 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8的鱼塘精准投饲机器人系统，它包括机器人控制模块、数据采集与处理子系统、淡水鱼进食数据采集子系统、云服务器、无线信息传输子系统。本系统通过实时检测鱼群的聚集情况，能够智能判断投饲时机和饲料量，显著提高饲料利用率，促进鱼群健康成长，从而提升整体养殖效益；系统的自动化操作减少了对人工投饲的依赖，降低了劳动成本，并通过精准投饲减少饲料残留，改善水质，维护养殖环境的可持续发展；该系统具备实时监控和数据分析功能，系统能够提供历史数据记录，支持养殖管理的决策优化，实现现代化、智能化的养殖模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119785381A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411852031.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种哺乳期仔猪的活动量计算方法，属于智能化生猪养殖技术领域。方法为：于母猪产后当天至产后28天在猪场采集猪用产床视频数据并对数据进行预处理；训练目标检测深度学习模型YOLO_v8以获取仔猪目标检测框；设计多目标跟踪模型，关联仔猪的轨迹和检测；将仔猪视频输入目标检测模型和多目标跟踪模型，获取仔猪目标的位置和运动轨迹；根据运动轨迹计算仔猪活动量和运动速度。本发明利用计算机视觉技术以低成本、无接触的方式自动跟踪哺乳期仔猪并计算个体和群体的活动量，便于养殖人员及时、准确地掌握复杂产床环境下仔猪活动信息，符合动物福利理念与精准畜牧养殖产业要求，为通过活动量衡量仔猪腿部健壮度的研究奠定基础。
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公开(公告)号：CN118334704A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410424837.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 一种基于巡检机器人的哺乳期母仔猪行为一体化检测系统，包括巡检机器人硬件系统、母仔猪行为检测系统；巡检机器人硬件系统：利用轨道式巡检机器人采集母仔猪行为图像与视频，进行存储、分析与传输；母仔猪行为检测系统：分析母猪静态图像与仔猪动态短视频，在巡检机器人核心计算单元上，通过YOLOv8检测母猪姿态，通过轻量化TSM算法检测仔猪群体行为，并将结果输送到数据库存储。与传统的人工巡查相比，本发明基于巡检机器人和计算机视觉避免了人工对哺乳期母仔猪的干预，最大程度降低了人畜共患病的风险，提高了巡检效率，减少养殖场人工投入成本。同时，平台化的信息管理系统便于形成有效的生产养殖经验，具有自动化、智能化的特点。
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公开(公告)号：CN118334575A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410424839.1
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V20/40 , G06V10/94 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06K17/00
Abstract: 本发明提出了一种基于改进YOLOv8和OpenCV的种蛋鸽智能查蛋及鸽蛋定位系统。通过改进的YOLOv5检测算法，实现对真假蛋的检测和分类；通过OpenCV实现条形码识别,对条形码图像进行灰度化、滤波、二值化等预处理，提取条形码位置信息。利用级联YOLOv5和OpenCV模型的方法检测种蛋鸽的产蛋情况，解决了鸽蛋自动管理问题，系统识别效果显著，且相比人工操作更加高效准确，也为鸽蛋识别领域的后续研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN117975972A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410007771.7
申请日：2024-01-02
Applicant: 南京农业大学 , 温氏食品集团股份有限公司
IPC: G10L17/26 , G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/24 , G10L25/45 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的笼养肉鸡全生命周期异常发声检测方法，包括：S1、音频数据采集，基于拾音器实现鸡只发声音频数据获取；S2、音频数据预处理，获得输入音频；S3、鸡只声音特征参数提取；S4、基于鸡只异常发声识别模型，识别鸡只异常发声。本发明从现代化鸡只养殖关键技术出发，围绕生产数据采集难、准确性低、可靠性差，预警信息上报迟滞延后以及精准化管理程度弱等行业薄弱环节，以叠层笼养鸡只为受益主体，数据挖掘为核心，信息分析管控为推手，基于发声特征和深度学习实现鸡只全生命周期咳嗽声识别，助力领域内养殖模式向自动化、标准化、规模化的方向发展，为鸡只呼吸系统疾病的早期诊断提供技术支持。
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公开(公告)号：CN117831074A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410005014.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 南京农业大学 , 温氏食品集团股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/143 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/33 , G06T5/10 , G06T5/50 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的笼养鸡死鸡检测方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、视频数据采集，使用双光摄像仪获取视频数据，视频帧为鸡只的热红外图像和可见光图像；S2、数据预处理，对热红外视频和可见光视频以固定间隔进行图片截取，对热红外图像和可见光图像进行数据预处理；将热红外图像和可见光图像进行特征匹配；S3、基于死鸡检测模型，识别笼养鸡死鸡。本发明设计了一种基于卷积神经网络的热红外与可见光配准融合方法，利用CNN与Haar小波变换，实现采集图像数据的实时配准融合。经配准融合的图像中死鸡目标与活鸡相比，特征差异更加明显，且背景信息干扰程度更低，死鸡目标检测准确率更高。
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