公开(公告)号：CN117671479A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202310207911.0

申请日：2023-03-02

申请人： 长江大学 ,  荆州市鹰拓科技有限公司

发明人： 詹炜 ,  韩涛 ,  刘虎 ,  桂连友

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 该基于3D卷积神经网络模型的实蝇科昆虫行为识别方法，并将模型命名为Y‑NLR3D行为识别模型。在该模型中，使用了Yolov5n网络作为模型的目标检测头部，可以实现对目标的快速追踪和定位，解决了实蝇科昆虫体积小、运动迅速和定位困难的问题；在模型的后半部分中，本发明使用添加了non‑local注意力模块的Resnet3D网络来进行实蝇科昆虫的行为分析。本发明提出的Y‑NLR3D模型不仅能够完成实蝇科昆虫的追踪和定位，而且相较于其他昆虫行为识别方法，有着更高的准确率。

公开(公告)号：CN117275084A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310963025.0

申请日：2023-07-31

申请人： 长江大学 ,  荆州市鹰拓科技有限公司

发明人： 詹炜 ,  刘虎 ,  郭宇衡 ,  孙泳

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

摘要： 本发明涉及一种基于YOLO V7及2D卷积网络的昆虫行为识别方法，属于昆虫行为识别技术领域。该基于YOLO V7及2D卷积网络的昆虫行为识别方法利用目标检测算法和深度学习网络，解决了现有方式存有的准确率不高，效率低且鲁棒性差的问题，特别适合昆虫行为识别使用的需要。

公开(公告)号：CN116452489A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202210996380.3

申请日：2022-08-19

申请人： 长江大学

发明人： 詹炜 ,  刘虎 ,  韩涛 ,  熊梦园 ,  王佩文

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T7/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06Q10/0639 ,  G06N3/048

摘要： 该基于神经网络算法的多部位猪肉肌内脂肪含量的估算方法，通过用的学习聚类方法和样本图像的转换方法解决了现有无损检测检测方法存有的检测范围窄和检测误差较大的问题，特别适合猪肉肌内脂肪含量检测使用的需要。