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公开(公告)号：CN115482528B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211153105.1
申请日：2022-09-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/34
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度森林算法的肉类新鲜度无损检测方法及系统。本发明通过构建layer‑by‑layer多层级联的深度森林模型。模型第一层随机森林的输入与模型的输入一致，为经过预处理的冷鲜羊肉样本高光谱成像数据，经过计算形成不同的候选特征空间，为保证原始特征，与预处理后的样本高光谱数据拼接共同作为下一层的输入，模型的输出为新鲜度等级概率。为了充分挖掘多个新鲜度评价指标的相关性，在深度森林的每一层之间增加了上一层候选特征筛选与层增长控制机制，在充分挖掘样本的多个新鲜度指标相关性的同时确定模型的层数来降低模型过拟合的风险，达到控制模型复杂度的目的。
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公开(公告)号：CN119295978A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411427826.6
申请日：2024-10-14
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/58 , G06V10/44
Abstract: 本发明涉及神经网络以及图像识别技术领域，特别是涉及一种基于三维自编码多尺度特征提取的牧草识别方法，包括：采集待识别区域的高光谱图像；将所述高光谱图像输入预设的牧草识别模型中，输出所述待识别区域的牧草覆盖类型，其中，所述牧草识别模型通过训练集训练获得，所述训练集包括包含若干牧草种类的低空无人机高光谱图像，所述牧草识别模型基于三维注意力自动编码机制和多尺度多层卷积网络构建。本发明提出三维注意力自动编码机制以及多尺度多层卷积网络，所构建以及训练的牧草识别模型3DAMCN能够为牧草的识别监测与高光谱图像的研究提供新方法。
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公开(公告)号：CN115830594A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211535994.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于细胞图像识别技术领域，公开了一种基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别方法，所述基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别系统包括：细胞图像采集模块、主控模块、细胞图像增强模块、细胞图像分割模块、细胞特征提取模块、识别模块、分析模块、显示模块。本发明通过细胞图像增强模块根据深度学习对牛乳体细胞图像进行增强处理，大大提高牛乳体细胞图像清晰度；同时，通过细胞图像分割模块在基于初始U‑Net网络提高重叠牛乳体细胞和粘连牛乳体细胞的分割效果，优化牛乳体细胞分割准确率的同时，基于BN算法加速模型训练、优化模型性能。将待分割牛乳体细胞图像输入至由此训练得到的牛乳体细胞分割模型，实现快速、准确的牛乳体细胞分割。
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公开(公告)号：CN114739916B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210320040.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G01N21/25 , G06V10/764 , G06V10/34 , G06V10/20
Abstract: 本发明公开了一种多指标肉类新鲜度无损检测方法及系统，先获取肉类图像光谱数据；再对肉类图像光谱数据进行平滑滤波和多元散射校正，得到处理后的光谱数据；接着从处理后的光谱数据中提取特征波段数据；最后将特征波段数据输入到训练好的肉类新鲜度等级分类模型，得到肉类新鲜度检测结果，有效解决了现有技术中操作复杂、效率低且无法实现肉类新鲜度无损检测的技术问题，从而能够高效地高准确性地对肉类新鲜度进行无损检测。
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公开(公告)号：CN120014275A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510103002.1
申请日：2025-01-22
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/12 , G06T5/90 , G06T3/4038 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能农业领域，公开了一种基于协调注意力机制的跨尺度大核卷积玉米叶片病害分割模型的构建方法，该网络构造了大核卷积协同注意力模块(LK‑COA)，其中利用大核卷积对全局建模获得全局特征，然后通过COA注意力提取更多的微小斑点，聚焦病斑分割。该模块叠加聚合具有获取局部边缘特征和细节特征的能力，同时增强了对小斑点的提取，缓解了斑点粘连现象。CSDecoder解码器设计用于将富含细节和边缘信息的浅层特征与语义特征较强的深层特征融合，然后进行精确恢复，最终输出精细分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119959164A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510044409.1
申请日：2025-01-11
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G01N21/27 , G01N21/01 , G06V20/10 , G06V10/766
Abstract: 本发明属于高光谱成像技术领域，公开了一种基于深度学习结合高光谱成像技术的牛奶脂肪含量预测方法，该方法包括：利用高光谱成像系统采集了覆盖全货架期的牛奶高光谱图像数据并测定了脂肪含量；通过预处理方法消除了牛奶光谱数据受到的光照和环境因素的干扰；利用JLSP对牛奶光谱数据进行特征波长选择与脂肪含量预测，并与传统预测模型PLSR、SVR以及传统波长选择方法SPA、CARS进行对比。本发明探讨了使用深度学习方法在牛奶高光谱数据集上预测脂肪含量的可行性。构建了采集覆盖全货架期的牛奶高光谱图像数据集与对应的脂肪含量指标，解决了牛奶样品在不同储存期间营养成分不一导致的数据集不全面的问题。
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公开(公告)号：CN116052164A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310109757.3
申请日：2023-02-03
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明属于细胞图像识别技术领域，公开了一种基于深度学习算法的牛乳体细胞图像识别方法及系统，系统利用数字摄像模块拍摄牛乳体细胞切片，并生成图像信号；利用预处理模块对图像信号进行预处理；利用压缩感知模块根据预处理后的图像信号建立稀疏系数表示；利用细胞识别模块根据稀疏系数表示，计算待识别牛乳体细胞与每一类训练样本细胞的线性加权差值ri(y)，选择差值最小的训练样本的所属类别作为牛乳体细胞样本类别。本发明提高了细胞图像识别的精确度与识别速度，提升了模型训练的效果，减少了训练后模型将前景图像割裂为多个子部分的情况，实现智能化操作和判断，能快速识别牛乳体细胞的类别状态，提高了诊断结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115482528A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211153105.1
申请日：2022-09-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/34
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度森林算法的肉类新鲜度无损检测方法及系统。本发明通过构建layer‑by‑layer多层级联的深度森林模型。模型第一层随机森林的输入与模型的输入一致，为经过预处理的冷鲜羊肉样本高光谱成像数据，经过计算形成不同的候选特征空间，为保证原始特征，与预处理后的样本高光谱数据拼接共同作为下一层的输入，模型的输出为新鲜度等级概率。为了充分挖掘多个新鲜度评价指标的相关性，在深度森林的每一层之间增加了上一层候选特征筛选与层增长控制机制，在充分挖掘样本的多个新鲜度指标相关性的同时确定模型的层数来降低模型过拟合的风险，达到控制模型复杂度的目的。
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公开(公告)号：CN114739916A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210320040.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G01N21/25 , G06V10/764 , G06V10/34 , G06V10/20 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多指标肉类新鲜度无损检测方法及系统，先获取肉类图像光谱数据；再对肉类图像光谱数据进行平滑滤波和多元散射校正，得到处理后的光谱数据；接着从处理后的光谱数据中提取特征波段数据；最后将特征波段数据输入到训练好的肉类新鲜度等级分类模型，得到肉类新鲜度检测结果，有效解决了现有技术中操作复杂、效率低且无法实现肉类新鲜度无损检测的技术问题，从而能够高效地高准确性地对肉类新鲜度进行无损检测。
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公开(公告)号：CN221325324U
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202323144147.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G01B5/02
Abstract: 本实用新型涉及动物测量技术领域，尤其为一种小型动物测量专用三维刻度台，包括测量台，所述测量台上端中部开设有放置槽，所述测量台前端和左端均开设有滑槽，两个所述滑槽内均穿插活动连接有测量机构，所述测量台上端左部设置有一号刻度条，所述测量台上端前部设置有二号刻度条，所述测量台上端后部固定连接有支撑杆，所述支撑杆上端固定连接有定位机构，所述测量台下端四角均固定连接有防滑垫。本实用新型所述的一种小型动物测量专用三维刻度台，使小型动物标本的三维数据能够快速直观并且一目了然的测量出来，且测量方式较为简单，同时可以避免两个限位杆和刻度柱在测量过程中移动，可以提高测量的精度。
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