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[发明专利] 一种基于视觉显著性的攻击行为猪的识别方法 -CN202010111967.2 有效
发明人：
朱伟兴 张圆成 ;李新城
- 专利权人：
江苏大学
申请日：
2020-02-24
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公布日：
2023-08-22
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主分类号：
G06V40/20 文献下载
摘要： 本发明公开了一种基于视觉显著性的攻击行为猪的识别方法，属于数字图像处理技术领域。首先对获得的实时监控视频，利用基于金字塔分层的Lucas‑kanada光流法对采集到的图像进行光流信息的提取，其次根据相邻帧间光流方向差分图和猪的光流面积判断该帧是否具有攻击嫌疑。再次，分别利用超像素间在颜色上的距离之和以及光流的速度信息来进行空间域显著图的提取和时域显著图的提取。最后，对前面得到的空间域显著图和时域显著图经过归一化处理后进行融合，来识别具有攻击行为的猪。该方法的准确率达89.33％，且对正确识别出的攻击事件均能准确的提取出参与猪只，为采用视觉显著性技术识别出猪圈中具有攻击行为的猪提供了新思路。一种 基于 视觉 显著 攻击行为 识别 方法
[实用新型] 一种便于拆装扩容的钥匙柜 -CN202222689165.7 有效
发明人：
朱伟兴
- 专利权人：
南京云帆财智科技有限公司
申请日：
2022-10-12
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公布日：
2023-03-21
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主分类号：
A47B45/00 文献下载
摘要： 本实用新型公开了一种便于拆装扩容的钥匙柜，通过在支撑架内转动设置有双向丝杆，并由第一电机驱动其转动，使得其带动罩壳做相向或相离的运动。罩壳内转动设置有丝杆，并由第二电机驱动其转动，进而驱动滑板沿着丝杆做升降运动。滑板通过第二连接块连接设置有支板，支板连接设置有伸缩支架，故而支撑板、两个侧板和伸缩支架之间可以在垂直方向和水平方向上形成约束。若干收纳仓通过限位块卡设在支撑板上，当本实用新型的收纳空间需要调整时，通过第一电机控制两侧板之间的距离，再通过第二电机驱动滑板控制其高度，进而改变支撑板、两个侧板和伸缩支架四者之间形成的空间，进而改变其可供收纳仓堆叠的空间，并最终调整本实用新型的收纳空间。一种 便于 拆装 扩容 钥匙
[发明专利] 一种基于迁移学习的改进VGG16网络猪的身份识别方法 -CN202110618450.7 在审
发明人：
朱伟兴 汤志烨 ;李新城
- 专利权人：
江苏大学
申请日：
2021-06-03
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公布日：
2021-10-01
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主分类号：
G06N3/08 文献下载
摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习的改进VGG16网络猪的身份识别方法。先对处理好的视频进行逐帧提取，获得一系列图片，这些经过预处理成数据集，然后再进行划分训练集和测试集；构建改进的VGG16网络训练模型BN‑VGG16，保存预训练的特征提取模型Pre‑VGG16；接下来就是迁移学习过程，把源域训练获得的Pre‑VGG16特征提取网络迁移到用来识别猪的Pig‑Vgg16网络中；对调整尺寸后的数据集进行多分块改进的绝对值差分局部方向模式(Multi Block ImproveAbsolute Difference Local Direction Pattern,简称MB‑IADLDP)特征提取，并进行串行融合，最后进行猪的身份识别。基于迁移学习的改进VGG16模型在运行速度和精度上都优于传统的VGG16网络模型。一种 基于 迁移 学习 改进 vgg16 网络 身份 识别 方法
[发明专利] 一种基于安卓平台的类圆颗粒物计数方法 -CN201711122842.4 有效
发明人：
朱伟兴 刘亚玲 ;李新城
- 专利权人：
江苏大学
申请日：
2017-11-14
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公布日：
2021-06-18
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主分类号：
G06M11/00 文献下载
摘要： 本发明涉及一种基于安卓平台的类圆颗粒物计数方法，属于图像处理技术领域。首先基于颜色色差特征从背景中提取只包含类圆颗粒的二值图像；提取图像中粘连重叠颗粒块区域并用基于距离变换和H‑minima的分割方法对颗粒块区域进行第一次分割；提出准确提取颗粒物表面孔洞的方法，并对孔洞填补后的颗粒块区域进行第二次分水岭分割，经连通域分析去除噪点及少量阴影区域，求取每个颗粒最外层轮廓的最小外接圆并画于原图，圆的个数即为颗粒个数。本发明的计数系统降低硬件使用成本；本发明极大程度抑制传统分割方法带来的过度分割和错误分割，能够准确检测大量紧密粘连的单层颗粒物和简单两层的类圆颗粒物，可以获得较高的计数精度和计数效率。一种 基于 平台 颗粒 计数 方法
[发明专利] 基于轮廓的猪只饮水行为识别方法 -CN201710569039.9 有效
发明人：
朱伟兴 谭辉磊 ;李新城
- 专利权人：
江苏大学
申请日：
2017-07-13
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公布日：
2020-06-26
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主分类号：
G06K9/00 文献下载
摘要： 本发明公开了基于轮廓的猪只饮水行为识别方法。首先从采集的俯频视群养猪视帧分离出饮水区域，并采用二维OTSU法得到初步分割结果，对该结果进行二值化以及形态学处理，获得目标轮廓；其后采用多边形近似法得到轮廓的多边形拟合图，针对该多边形，提取具有尺度不变性和旋转不变性的二维特征量；接着通过匈牙利算法对两个多边形相关特征量进行最优匹配；最后计算两个多边形之间的相似度，完成待识别轮廓和训练样本轮廓的匹配，实现猪只的饮水行为识别。该方法为今后对群养猪采食、排便等行为的识别研究打下了基础，也为探索畜牧的行为识别方法提供了新思路。基于 轮廓 饮水 行为 识别 方法
