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公开(公告)号：CN119360420B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411645906.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明提供了一种羊脸表情识别方法、系统、设备及介质，属于图像识别领域，其方法包括如下步骤：获取待识别的羊脸图像；在YOLOv8n模型的颈部网络增加SimAM注意力机制和Mobi leViT block模块，将YOLOv8n模型主干网络的SPPF模块替换为AA2_SPPF模块，得到羊脸表情识别模型SMEA‑YOLOv8n；将待识别的羊脸图像输入SMEA‑YOLOv8n，使用SimAM剔除羊脸图像中与羊脸表情不相关的干扰因素；使用Mobi leViT block模块提取去除干扰因素后的羊脸表情特征图的全局特征和局部特征；使用AA2_SPPF模块提取羊脸表情的细粒度特征，从而提高羊脸表情识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119625779A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411663660.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的羊反刍行为识别方法及系统，属于畜禽健康养殖技术领域，获取用于羊反刍行为识别的视频数据，构造训练集，对YOLOv8目标检测模型进行训练；将待识别的视频数据转换为视频帧，输入训练后的YOLOv8目标检测模型，获取视频帧中带有ID标记框的羊头部图像的检测框和特征，通过Deepsort目标跟踪算法预测目标的下一帧位置和状态，对前后两帧的多个目标进行最优匹配，获取多个目标更新后的检测框和ID编号；通过判断当前帧与上一帧的间隔超过预设的帧数，当间隔超过预设的帧数时，保留当前帧并清除之前的所有帧，构造羊反刍分类视频数据集，通过构建的神经网络模型对反刍行为进行识别。该方法能够精准识别羊反刍行为。
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公开(公告)号：CN119360420A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411645906.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明提供了一种羊脸表情识别方法、系统、设备及介质，属于图像识别领域，其方法包括如下步骤：获取待识别的羊脸图像；在YOLOv8n模型的颈部网络增加SimAM注意力机制和Mobi leViT block模块，将YOLOv8n模型主干网络的SPPF模块替换为AA2_SPPF模块，得到羊脸表情识别模型SMEA‑YOLOv8n；将待识别的羊脸图像输入SMEA‑YOLOv8n，使用SimAM剔除羊脸图像中与羊脸表情不相关的干扰因素；使用Mobi leViT block模块提取去除干扰因素后的羊脸表情特征图的全局特征和局部特征；使用AA2_SPPF模块提取羊脸表情的细粒度特征，从而提高羊脸表情识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117422742A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311603531.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的星敏感器星点质心提取方法，涉及星点质心提取技术领域，包括步骤：首先，基于星点运动学模型生成星点预测窗口，其次，采用经典的质心方法计算预测窗口内星点的含噪声质心，最后，用每个卡尔曼滤波器分别对上述质心进行处理，对图像噪声进行滤波，得到高精度质心，仿真验证了基于卡尔曼滤波的估计模型。本发明利用当前的去噪质心和全运动参数来生成下一时刻的星点预测窗口，在这种循环中可以不断地实现高精度的星点去噪质心提取，提高了多曝光成像星敏感器的测量精度。
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