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公开(公告)号：CN115641368A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211344424.0
申请日：2022-10-31
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06T7/60 , G06T7/80 , G06N3/0455 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种用于标定的离焦棋盘格图像特征提取方法，包括：S1、获取棋盘格图像；S2、检测亚像素精度的特征点，设计标签图像；S3、制作数据集；S4、设计深度编码解码的权重回归网络；S5、以模糊离焦图像为输入，以标签图像为输出对网络进行反复训练；S6、分析训练网络的输出图像，检测输出图像中每个灰度圆的灰度中心，即为特征点。本发明着眼于离焦图像像素级分析，通过对标签图像带权重像素级回归，使网络实现像素是否为特征点检测。对输入数据集进行加噪处理，使网络对采集图像噪声具有较强鲁棒性；同时将Unet网络中卷积层更换为残差块，以适应深层网络训练；按照标签图像中像素位置，在损失函数中设置不同权重，以提高特征点检测精度。
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公开(公告)号：CN115641368B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211344424.0
申请日：2022-10-31
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06T7/60 , G06T7/80 , G06N3/0455 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种用于标定的离焦棋盘格图像特征提取方法，包括：S1、获取棋盘格图像；S2、检测亚像素精度的特征点，设计标签图像；S3、制作数据集；S4、设计深度编码解码的权重回归网络；S5、以模糊离焦图像为输入，以标签图像为输出对网络进行反复训练；S6、分析训练网络的输出图像，检测输出图像中每个灰度圆的灰度中心，即为特征点。本发明着眼于离焦图像像素级分析，通过对标签图像带权重像素级回归，使网络实现像素是否为特征点检测。对输入数据集进行加噪处理，使网络对采集图像噪声具有较强鲁棒性；同时将Unet网络中卷积层更换为残差块，以适应深层网络训练；按照标签图像中像素位置，在损失函数中设置不同权重，以提高特征点检测精度。
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公开(公告)号：CN116721059A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310511669.6
申请日：2023-05-09
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/50 , G06T7/66 , G06V10/774 , G06V20/70
摘要： 本发明公开了一种用于垄间果蔬计数的视觉检测计数方法，本发明的技术方案在YOLOv8网络的基础上添加自动计数功能，将YOLOv8网络原有的CIoU损失函数优化为Alpha‑IoU损失函数，增加其检测精度。将FasterNet与YOLOv8网络深度融合，打造更快的检测网络，为实时检测提供了一定的保障，同时将YOLOv8算法进行优化，实现在跟踪检测果蔬的同时对果蔬ID进行自动统计。
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公开(公告)号：CN115641577A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211344388.8
申请日：2022-10-31
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06V20/68 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于改进YOLOv5网络的果实识别方法，本发明着眼于农业果实检测，基于传统YOLOv5网络对损失函数进行改进并添加CBAM注意力机制，使得在保持原网络检测速度快的基础上，提高了检测精度，提升了网络的收敛速度，同时对果实图像进行图像增强和数据增强，提高了果实图像的对比度和YOLOv5网络的鲁棒性。相比于传统果实检测网络，本发明中提及的方法在兼顾检测速度的同时具有很好的检测精度，实用性强。
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公开(公告)号：CN217793465U
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202221248493.7
申请日：2022-05-20
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： A61D15/00
摘要： 本实用新型提供了一种宠物临床开口器，包括上驱动臂、下驱动臂、滑动连接套、上撑板、下撑板以及活动臂；所述上驱动臂与下驱动臂之间通过滑动连接套互相交错转动连接，同时，所述上驱动臂末端连接下撑板，下驱动臂末端连接上撑板，上撑板与下撑板之间通过所述活动臂连接；其中，通过所述上驱动臂与下驱动臂的前端按压，驱使上撑板与下撑板相对撑开。本实用新型在使用时，将上、下撑板塞进动物嘴里，通过手柄按压上、下驱动臂，从而驱使上、下驱动臂前端连接上、下撑板位移转动，并通过活动臂将上、下撑板撑开从而把动物的嘴撑开，同时压舌板可以借助向下的下撑板的力压住舌头，方便临床治疗。
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