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公开(公告)号：CN118734237A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411230383.1
申请日：2024-09-04
申请人： 华南农业大学 , 广西扬翔股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度变量融合时序的猪舍环境异常检测方法及系统，包括：利用预设传感器采集猪舍环境内的多维环境参数构建多变量时间序列数据集，采用STL分解法提取趋势性成分和季节性成分，构建多尺度变量融合时序网络Transformer模型，捕捉时间序列中不同变化周期的环境参数特征，提取不同主要环境参数对应单变量时间序列的预测结果；对比每个变量计算预测值与实际观测值之间的异常程度得分，判断生成异常警报。本发明实现对生猪养殖环境的精准监测、智能管理和高效决策，提升检测环境参数异常的智能化程度，提高环境质量，为生猪提供了更好的生长环境，有效防止了环境因素对生猪生长效率的不利影响。
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公开(公告)号：CN118609712A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411074392.6
申请日：2024-08-07
申请人： 华南农业大学 , 广西扬翔股份有限公司
IPC分类号： G16C20/70 , G16C20/20 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/25 , G01N33/00 , B01D47/02 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于时空图神经网络的猪舍外废气监测方法、系统及装置，包括：废气处理装置实时监测废气浓度并根据主控系统指令实施动态废气处理；多尺度时空图神经网络模型废气预测模型基于历史废气浓度数据和传感器数据，预测废气浓度变化趋势，为废气处理装置提供智能调度依据；废气智能处理系统进一步整合废气处理装置与废气预测模型，基于废气多级监控数据和模型预测结果自动制定并执行最优废气处理方案。本发明构建多尺度时空图网络模型对废气预测处理，软硬件协同工作实现对废气的精准监测、智能管理和高效决策，提升猪舍外排废气处理的智能化程度，提高环境质量，助力节能环保。
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公开(公告)号：CN118762764A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411238832.7
申请日：2024-09-05
申请人： 华南农业大学
IPC分类号： G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01N21/25 , G01N21/84
摘要： 本发明公开了一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置，包括：通过数据采集装置，利用高光谱相机实时捕获种子的多波段成像信息，随后利用卷积神经网络提取图像特征，并结合图卷积神经网络和长短期记忆网络构建多尺度时空图神经网络模型来预测种子的蛋白质含量、水分含量、淀粉含量等生化参数。最后进行预测结果可视化，使得用户可以随时查看种子的状态。本发明设计实现了对种子生化参数的精准监测、智能管理和高效决策，提升了农业生产的智能化程度，有助于优化作物生长环境，提高作物产量和品质。
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公开(公告)号：CN118535935A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410774803.6
申请日：2024-06-17
申请人： 华南农业大学
摘要： 本发明适用于数据挖掘和机器学习领域，提供了一种基于三阶张量自表示求相似度张量的聚类方法及系统，该方法通过引入三阶张量表示、T‑Product运算和函数F(A)，构建并优化相似度张量，从而实现对数据的聚类。该方法的具体实施方式包括：获取待处理的数据集作为计算机的输入；进行数据预处理；构建样本点间相似度矩阵和函数F(A)；构建三阶张量；通过T‑Product运算进行三阶张量自表示学习数据集的相似度张量；相似度张量的修正与优化；检查结果并迭代优化；降维相似度张量；基于相似度矩阵进行聚类。通过本发明能高效处理具有复杂关系的多视图数据，实现能有效保留样本信息完整性的聚类算法。
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公开(公告)号：CN116051783A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211546869.7
申请日：2022-12-05
申请人： 华南农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于多视角的大豆植株三维重建与形状分析方法，方法为：设计并搭建封闭式豆株立体扫描仪，拍摄指定角度的大豆植株图片得到豆株初始数据集；进行数据预处理得到优化数据集；采用SFM算法和MVS算法获取豆株稠密点云，通过点云分割算法提取豆株的株型结构数据，并使用泊松重建算法测量大豆叶的表型数据；基于豆株稠密点云及豆株株型结构数据，构建三维模型数据库及豆株特征数据库并提供API接口。本方法通过搭建封闭式豆株立体扫描仪拍摄多角度的大豆植株图片，采用SFM算法和MVS算法获取豆株稠密点云，再通过点云分割算法和泊松重建算法提取豆株的各体尺特征数据，并构建数据库，为大豆植株的种子培育及生长研究提供了可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN115114535A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210895742.X
申请日：2022-07-27
申请人： 华南农业大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F17/16 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于宽度学习的协同滤波推荐方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取训练评分矩阵，所述训练评分矩阵包括多个用户‑项目的评分向量；构建宽度学习系统与协同滤波结合的网络，所述网络包括预处理部分和宽度学习系统；将训练评分矩阵输入所述网络进行训练；获取待评分矩阵；将待评分矩阵输入训练好的所述网络，得到相应的推荐结果。本发明构建的宽度学习系统与协同滤波结合的网络，只需消耗相对较短的训练时间和存储相对较少的数据，便能够捕获用户与项目之间的非线性关系，从而取得令人满意的推荐结果。
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公开(公告)号：CN114998116A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210462197.5
申请日：2022-04-28
申请人： 华南农业大学
摘要： 一种基于对称性引导的物体图像修复方法，涉及图像处理技术领域，首先检测图像中残缺物体的对称轴，借助于对称轴获取物体的对称信息，将已知区域的对称信息填充到未知区域作为待填区域的初始值，解决原待修复区域信息为零的问题，然后在此基础上对图像进行有效修复。本发明有益效果：通过基于生成式对抗网络的物体对称轴检测技术，准确有效地检测到图像中具有残缺区域的对称物体的对称轴，最终能够生成结构合理、语义正确的对称物体图像，即使出现大面积残缺。
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公开(公告)号：CN113989836A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111219484.5
申请日：2021-10-20
申请人： 华南农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的奶牛牛脸重识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取奶牛牛脸数据集；构建全局特征与局部特征相结合的第一奶牛牛脸重识别网络；对第一奶牛牛脸重识别网络的局部特征提取进行改进，得到第二奶牛牛脸重识别网络；利用奶牛牛脸数据集对第二奶牛牛脸重识别网络进行训练，得到第三奶牛牛脸重识别网络；获取待识别奶牛牛脸图像；将待识别奶牛牛脸图像输入第三奶牛牛脸重识别网络，实现待识别奶牛牛脸图像的重识别。本发明可以提升对奶牛牛脸的识别准确率以及检索排序能力，改进后的网络解决了局部区域的对齐与信息完整性的问题。
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公开(公告)号：CN118820588A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410830003.1
申请日：2024-06-25
申请人： 华南农业大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积和自注意力机制的购物篮推荐方法及系统，包括：基于包含购物篮、商品项、商品类型、价格以及用户等多个类型节点的图结构数据，通过图卷积网络聚合每个节点的邻接信息，从而更全面捕捉节点与图结构之间的内在联系。同时，构建用户的价格特征学习模块以精确表达相邻用户之间的相似价格偏好。通过引入注意力机制精确分配价格、用户、商品、购物篮之间的权重，使得模型可以结合用户偏好，做出具有针对性和个性化的推荐。本发明优化了推荐算法的性能，提高了用户的满意度，实现推荐系统与用户需求的更精确的匹配。
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公开(公告)号：CN114861803B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210526795.4
申请日：2022-05-16
申请人： 华南农业大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776
摘要： 本发明公开了基于改进的双网络识别模型的蝴蝶细粒度识别方法，包括步骤：收集蝴蝶在自然生活环境中的生态照片和蝴蝶标本照片，构建蝴蝶图片数据集；对所述蝴蝶图片数据集中的图片进行处理；分割图片处理后的蝴蝶图片数据集；搭建双网络识别模型；获得最终识别模型；使用所述最终识别模型进行蝴蝶细粒度识别，并采用平均加权的方式将所述第一识别网络和第二识别网络的的识别结果融合，得到最终的识别结果。与现有技术相比，本发明比标准的CNN架构识别率更高，性能更加稳定。
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