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[发明专利]一种牲畜表面点云智能分割方法及其系统-CN202110983285.5有效
发明人：张素敏;尹令;田绪红;刘财兴;蔡更元;吴珍芳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种牲畜表面点云智能分割方法及其系统，其中方法包括以下步骤：S1：获取牲畜表面原始整体点云；S2：对原始整体点云进行体素化，得到精简后的牲畜体表点云；S3：将牲畜体表点云通过多层感知器进行高维空间映射，同时进行特征整合，实现对牲畜体表点云的头、颈、胸、腹、臀、四肢、尾巴的粗分割；S4：将粗分割结果还原到原始整体点云上，得到原始点云上的粗分割结果；S5：对头、胸、腹、臀几种关键局部原始点云数据集进行细分割，实现分解点云。
一种牲畜表面智能分割方法及其系统

[发明专利]一种基于SOLOv2模型的目标对象表型测定方法-CN202310384366.2在审
发明人：尹令;沃靖杰;杨杰;姚泽锴;田绪红;蔡更元;吴珍芳;张素敏 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SOLOv2模型的目标对象表型测定方法，通过基于权重的目标分割模型对待测定样本图像的肌纤维细胞进行分割，得到掩码图像和第一样本图像；根据第一样本图像中细胞重叠面积小于第一阈值并且置信度大于第二阈值的肌纤维细胞确定肌纤维细胞总数和每个肌纤维细胞的细胞面积；根据待测定样本图像，通过动态相对色差法对I型肌细胞和II型肌细胞进行分类，得到I型总数、II型总数和两类肌纤维细胞比值；根据掩码图像确定样本图像的脂肪比例；根据肌纤维细胞总数、两类肌纤维细胞比值和脂肪比例确定目标对象的表型，能够更加快捷地自动分割目标图像，精确地获取图像中的目标对象表型信息，可广泛应用于图像处理技术领域。
一种基于 solov2 模型目标对象表型测定方法

[发明专利]基于牲畜三维测量的姿态检测方法、系统及存储介质-CN202010119466.9有效
发明人：吴珍芳;尹令;刘财兴;蔡更元;田绪红;李娅兰;武亮 -专利权人：广东温氏种猪科技有限公司
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于牲畜三维测量的姿态检测方法、系统及存储介质，其中方法包括以下步骤：获得牲畜的三维点云数据后，根据三维点云数据获取俯视点云和侧视点云；根据俯视点云进行边框检测，并在边框检测符合要求后，根据俯视点云获取牲畜的三维模型上的背脊线；根据背脊线对牲畜的三维模型的弯曲程度和低头程度进行检测；根据侧视点云对牲畜的三维模型的站立姿势进行检测。本发明在获得三维点云数据后，自动地根据三维点云数据对牲畜的三维模型进行姿态检测，从而选择出符合标准姿态的三维模型进行计算牲畜的体尺，极大地提高了体尺测量的精确度，可广泛应用于牲畜三维体尺测量领域。
基于牲畜三维测量姿态检测方法系统存储介质

[发明专利]一种基于核注意力卷积的点云分割迁移学习方法-CN202310320118.1在审
发明人：尹令;石源源;田绪红;蔡更元;吴珍芳;张素敏;叶健 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核注意力卷积的点云分割迁移学习方法，如下：获取两种不同类别的牲畜三维点云数据；设计并提出用于提取点云局部邻域特征的KC模块和P‑GAT模块，并基于KC模块和P‑GAT模块构建点云数据分割网络模型；将完成人工标注的第一种类别的牲畜三维点云数据输入点云数据分割网络模型进行训练；运用迁移学习方法将训练好的点云数据分割网络模型迁移到还未进行人工标注的第二种类别的牲畜三维点云数据，实现对第二种类别的牲畜三维点云数据的部分分割。本发明用训练完成的点云数据分割网络模型去分割其他类别未进行手工标注的点云数据，提高了点云数据分割网络模型的鲁棒性，节省了大量的人力和时间。
一种基于注意力卷积分割迁移学习方法

[发明专利]大豆叶面积测算方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202310171617.9有效
发明人： 田绪红;罗文林;王岸鑫;刘琳;黄镇洲;戴卓鹏;陈浚钊;潘柏源;唐明航 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种大豆叶面积测算方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：构建大豆叶子单张多视角图像‑单张扫描图配对数据集，划分出训练集；构建基于Swin Transformer的主干网络模型；利用训练集对主干网络模型进行训练，得到训练好的主干网络模型；获取待处理的大豆叶子多视角图像，并进行预处理；将预处理后的大豆叶子多视角图像输入训练好的主干网络模型，生成大豆叶子正面的平铺图；利用大豆叶子正面的平铺图，得到叶像素面积，叶像素面积是指图像中以像素为单位的叶子轮廓内部面积。本发明可以实现叶面积的快速准确计算，为监测植株生长过程及育种专家培育出高产大豆的理想叶型提供技术支持。
大豆叶面积测算方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]鱼的识别方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202310061162.5在审
发明人： 田绪红;李碧龙;高月芳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种鱼的识别方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取包括多种鱼类图像的分类数据集；基于GhostNet网络构建TbGhostNet网络；TbGhostNet网络中block层是在GhostNet网络中block层的基础上添加残差网络；残差网络包括两个残差结构，一个通过注意力机制提取鱼图像中的关键特征，另一个用于对关键特征进行更高层次特征的提取；利用分类数据集对TbGhostNet网络进行训练；获取待分类的鱼图像，将预处理后鱼图像输入训练好的TbGhostNet网络中，输出鱼的种类。本发明通过构建TbGhostNet网络，从鱼图像中提取具有代表性的特征，提高了分类的准确率。
识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种牲畜体积计算方法、系统、可读存储介质-CN202210412288.8有效
发明人：尹令;林润恒;刘财兴;田绪红;张素敏;刘汉兴;蔡更元;叶健 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种牲畜体积计算方法、系统、可读存储介质，其中方法包括步骤如下：S1：获取第一牲畜体表点云；S2：通过重构隐式指示函数建立第一牲畜体表点云的曲面函数；S3：根据曲面函数将第一畜体表点云分解为多个四面体；S4：根据顶点坐标计算每个四面体的体积，对所有四面体的体积求和，得到牲畜点云总体积。本发明计算精度高，可准确的求出牲畜点云总体积，且本发明可广泛用于完整牲畜体积计算、牲畜部位的体积计算、根据体积估重、分群、选种等方面。
一种牲畜体积计算方法系统可读存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的仔猪乳头计数方法-CN202210199936.6有效
发明人：尹令;吴振邦;李熙雅;田绪红;张素敏;刘财兴 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的仔猪乳头计数方法，所述的方法包括步骤如下：S1：对仔猪腹部进行视频获取；S2：对获取的视频进行逐帧筛选，过滤模糊图像，保留清晰图像；S3：使用目标分割网络对猪体进行目标分割提取；S4：将分割后目标提取图像输入计数网络进行仔猪乳头计数；S5：依据多帧图像多数计数结果实现仔猪乳头最终计数。本发明具有高效、准确自动计数仔猪乳头的优点，不需要采用人力计数，有效的降低劳动力和提高计数效率。
一种基于深度学习仔猪乳头计数方法

[发明专利]基于图卷积网络模型的牛脸识别方法、系统、设备及介质-CN202210292944.5在审
发明人： 田绪红;黎京晔;熊浩;高月芳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络模型的牛脸识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取牛脸图像；利用特征提取网络对牛脸图像进行初步特征提取，得到原始特征图；基于原始特征图，进行多尺度多层次的特征划分并初始化图卷积网络的节点，利用图卷积网络进行多尺度多层次的全局‑局部信息交互，实现进一步特征提取；使用经过全局‑局部信息交互的特征进行分类，得到当前牛脸对应的身份标识。本发明通过图卷积网络对提取到的原始特征进行多层次多尺度的全局‑局部信息交互，有效地融合了牛脸图像的全局‑局部信息，从而明显提高牛脸识别的准确率。
基于图卷网络模型识别方法系统设备介质

[发明专利]一种区域限定的改进三次B样条插值修补方法-CN202110897570.5有效
发明人：尹令;温志坤;张素敏;刘财兴;田绪红;蔡更元;吴珍芳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种区域限定的改进三次B样条插值修补方法，包括步骤：获取至少一侧带有间隙开放孔洞的牲畜全局三维点云；寻找中轴平面，将牲畜全局三维点云左右侧对称划分左右两侧点云，对中轴平面进行拟合；将带有间隙开放孔洞的一侧点云投影到XOY平面中，得到投影后的点集，以块切片方式一侧点云上孔洞的上边界、下边界；计算出全局三维点云的孔洞的上边界U和下边界D；以块切片方式得到腹部点云的下边界，并计算出腹部最低点Down，在孔洞的上边界U的基础上加h得到Top，从而将待修补区域确定为[Down,Top]；将待修补区域点云沿X轴纵向切片，将切片投影到YOZ平面上，对投影点云进行有序化处理，设置插值点密度，采用三次B样条曲线插值方法完成修补。
一种区域限定改进三次样条插值修补方法

[发明专利]基于改进VGG-16网络的农作物病虫害识别方法-CN202111583032.5在审
发明人：陈梓明;田绪红;古万荣;毛宜军;卢泽伦;何亦琛;柯海萍;何浩明 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进VGG‑16网络的农作物病虫害识别方法，包括：S1、获取农作物病虫害图像数据，并按照不同的农作物病虫害进行分类；S2、将农作物病虫害图像数据中的图像输入到改进VGG‑16网络进行参数训练；S3、参数训练完成后，得到一个能够对图像中的农作物病虫害进行识别的最优网络，最终通过该最优网络即可对任意输入的图像中的农作物病虫害进行自动识别。本发明突破原有技术准确率较低、缺乏鲁棒性和自适应能力差等问题，鲁棒性更强，识别率更高，网络参数更少，自适应能力更强，识别速度更快，对图像中的农作物病虫害识别更加准确。
基于改进 vgg 16 网络农作物病虫害识别方法

[发明专利]一种基于三维重构牲畜体点云的标准姿态鉴定方法-CN202110517086.5有效
发明人：尹令;张素敏;田绪红;刘财兴;朱纪民;刘汉兴 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三维重构牲畜体点云的标准姿态鉴定方法，包括步骤如下：获取牲畜经过通道时的局部点云，去噪拼接构成完整点云；将完整点云分割为头部、躯干、四肢几部分，对各部分点云提取骨架，从头部、四肢、躯干的骨架上取若干个关节连接点；将关节连接点分别与相邻区域骨架分支端点及最近骨架点相连接可得到完整骨架，并构建关节点向量vi,i+1，以及关节点向量之间的余弦值θi,i+1；构建关节点向量在XOZ平面、YOZ平面方向的活动角度，并依据关节点贡献度的不同赋予关节点向量不同权值；将关节点向量vi,i+1、余弦值θi,i+1、活动角度进行加权输入标准姿态分类模型中，完成对牲畜体的标准姿态的识别判定。
一种基于三维牲畜体点云标准姿态鉴定方法

[发明专利]基于八叉树和PointNet++网络的大规模点云分割方法-CN202111390150.4在审
发明人：尹令;胡昊;刘财兴;张素敏;田绪红;蔡更元;吴珍芳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于八叉树和PointNet++网络的大规模点云分割方法，包括步骤如下：获取物体原始的大规模三维点云数据；在PointNet++网络的输入端和输出端分别加入若干层八叉树模块，实现构建点云分割模型；将大规模点云数据输入点云分割模型进行迭代训练，先利用八叉树模块对大规模三维点云数据进行空间体素划分，提取特征点使大规模三维点云数据转化为小规模三维点云数据，然后输入PointNet++网络对点云数据进行分割，最后将分割的标记信息再通过八叉树模块在相同空间体素中进行共享，将分割结果还原回原始大规模三维点云数据；将待分割的大规模三维点云数据输入训练好的点云分割模型，实现对大规模三维点云数据进行自动化分割。
基于八叉树 pointnet 网络大规模分割方法

[发明专利]基于多层径向基网络的大型动物体重自动评估方法、系统及介质-CN202110854716.8在审
发明人：梁云;陈浩铭;刘财兴;田绪红 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层径向基网络的大型动物体重自动评估方法、系统及介质，该方法包括：每层首先随机生成径向基函数中心点，再生成径向基神经元以组成径向基层，最后连接径向基层和全连接层以构建多层径向基网络模型；输入归一化的大型动物体况参数以训练多层径向基网络模型，采用损失函数优化模型的参数；利用训练好的多层径向基网络模型进行体重自动估计。本发明采用一维的大型动物体况参数进行预测其体重，基本不受动物姿态以及运动的影响，对于估计动物生重的鲁棒性较大；本发明将多层径向基网络层通过全连接层进行连接，拟合能力更高，仅在输入一维体况的情况下有较高的估计精度。
基于多层径向网络大型动物体重自动评估方法系统介质

[发明专利]一种基于原木弯曲度的木材切分点定位方法和装置-CN201810973742.0有效
发明人：张素敏;尹令;刘财兴;田绪红;夏玥 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于原木弯曲度的木材切分点定位方法和装置，该方法包括：对若干帧原木三维图像进行原木三维点云的提取后，将提取出的原木三维点云进行融合和滤波，以得到第一原木三维点云；对第一原木三维点云进行逐块横向切片，以获得若干个切片圆弧；对若干个切片圆弧进行圆拟合，以得到所有拟合得到的圆的圆心点；将所有圆心点分别向平行原木传输带方向和原木传输带侧向方向投影后，对投影方向的离散点进行曲线拟合，根据拟合曲线的曲率确定出原木的弯曲点及其弯曲度。该装置包括用于执行上述定位方法的处理器。本发明能实现弯曲木头切分点的自动定位选择，提高原木利用率且减少加工操作，自动化水平高，可广泛应用于木材加工领域中。
一种基于原木弯曲木材切分定位方法装置

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