中国农业科学院草原研究所;西藏自治区农牧科学院草业科学研究所张晓庆获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业科学院草原研究所;西藏自治区农牧科学院草业科学研究所申请的专利一种用于实现富硒畜产品的制备方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116863276B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310915690.2,技术领域涉及:G06V10/774;该发明授权一种用于实现富硒畜产品的制备方法和系统是由张晓庆;鲍宇红;孙梦娇;丁赫;史睿智设计研发完成,并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于实现富硒畜产品的制备方法和系统在说明书摘要公布了:本发明涉及畜产品生产技术领域,涉及一种用于实现富硒畜产品的制备方法,包括:从富硒养殖数据中提取出标准养殖视频集以及对应的标准养殖文本集;从标准养殖视频集中提取出牲畜状态特征集;从标准养殖文本集中提取出饲料配方特征集、饲喂计划特征集以及富硒转化特征集;利用牲畜状态特征集、饲料配方特征集、饲喂计划特征集以及富硒转化特征集将预设的富硒喂养模型训练成富硒转化模型;获取实时牲畜视频,从实时牲畜视频中提取出实时牲畜状态特征,利用富硒转化模型分析出实时牲畜状态特征的实时喂养方案,根据实时喂养方案进行富硒畜产品的制备。本发明还提出一种用于实现富硒畜产品的制备系统。本发明可以提高富硒畜产品制备的生物转化率。
本发明授权一种用于实现富硒畜产品的制备方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种用于实现富硒畜产品的制备方法,其特征在于,所述方法包括: S1:按照养殖周期将富硒养殖数据拆分成周期养殖数据集,将所述周期养殖数据集清洗成标准养殖数据集,从所述标准养殖数据集中提取出标准养殖视频集以及对应的标准养殖文本集; S2:对所述标准养殖视频集进行关键帧提取,得到养殖牲畜图组集,分别从所述养殖牲畜图组集中提取出牲畜种类特征集、牲畜大小特征集以及牲畜阶段特征集,将所述牲畜种类特征集、所述牲畜大小特征集以及所述牲畜阶段特征集融合成牲畜状态特征集,其中,所述对所述标准养殖视频集进行关键帧提取,得到养殖牲畜图组集,包括: S21:逐个选取所述标准养殖视频集中的标准养殖视频作为目标标准养殖视频,利用预设的视频分割工具将所述目标标准养殖视频切割成标准养殖图集; S22:逐个选取所述标准养殖图集中两个连续的标准养殖图片组成目标对比养殖图组,利用如下的变动率算法计算出所述目标对比养殖图组对应的变动率: ; 其中,是指所述变动率,是指所述目标对比养殖图组中每个标准养殖图片的像素长度,是指所述目标对比养殖图组中每个标准养殖图片的像素宽度,是预设的第一变动权重系数,是预设的第二变动权重系数,是指所述目标对比养殖图组中的第一个标准养殖图片中像素的最大灰度值,是指所述目标对比养殖图组中的第一个标准养殖图片中像素的最小灰度值,是指所述目标对比养殖图组中的第二个标准养殖图片中像素的最大灰度值,是指所述目标对比养殖图组中的第二个标准养殖图片中像素的最小灰度值,是指第个,是指第个,是指所述目标对比养殖图组中的第一个标准养殖图片中像素坐标为的像素的灰度值,是指所述目标对比养殖图组中的第二个标准养殖图片中像素坐标为的像素的灰度值; S23:根据所述变动率从所述标准养殖图集中筛选出变动养殖图集,利用目标检测的方法计算出所述变动养殖图集的牲畜置信度集; S24:根据所述牲畜置信度集从所述变动养殖图集中筛选出养殖牲畜图组,将所有的养殖牲畜图组汇集成养殖牲畜图组集; S3:依次对所述标准养殖文本集进行文本特征提取、特征转码以及特征分割操作,得到饲料配方特征集、饲喂计划特征集以及富硒转化特征集; S4:利用所述牲畜状态特征集、所述饲料配方特征集、所述饲喂计划特征集以及所述富硒转化特征集将预设的富硒喂养模型训练成富硒转化模型,包括: 将所述牲畜状态特征集、所述饲料配方特征集以及所述饲喂计划特征集融合成畜产品制备特征组集; 利用预设的富硒喂养模型计算出所述畜产品制备特征组集对应的预测转化特征集; 计算出所述预测转化特征集和所述富硒转化特征集之间的损失值; 判断所述损失值是否大于预设的损失阈值; 若是,则根据所述损失值对所述富硒喂养模型的模型参数进行更新,并返回所述利用预设的富硒喂养模型计算出所述畜产品制备特征组集对应的预测转化特征集的步骤; 若否,则将更新后的所述富硒喂养模型作为富硒转化模型; 其中,所述富硒喂养模型为自注意力模型或多元线性回归方程; S5:获取实时牲畜视频,从所述实时牲畜视频中提取出实时牲畜状态特征,利用所述富硒转化模型分析出所述实时牲畜状态特征对应的实时喂养方案,根据所述实时喂养方案进行富硒畜产品的制备。
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