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申请/专利权人：湖南嘉原农业科技集团有限公司;湖北大学
申请日：2024-05-14
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196839A
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06N3/045;G06N3/09;G06V10/147;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本申请公开了一种基于监督学习的低氧状态预估方法及系统，涉及图像处理技术领域。该基于监督学习的低氧状态预估方法及系统，通过对氧气浓度数据和多张目标动物图像进行分析，基于监督学习技术，实现低氧状态的预估；以及，结合预估结果进行死亡风险预警。进而，实现24小时智能动态识别间歇低氧环境下动物状态及目标动物超早期死亡风险预警，以及间歇低氧与常氧环境切换的自动化控制及节能优化。
主权项：1.一种基于监督学习的低氧状态预估方法，其特征在于，包括：获取氧气浓度传感器采集的实验箱的氧气浓度数据，以及获取图像传感器采集的多张目标动物图像，所述目标动物位于所述实验箱中；根据所述多张目标动物图像和预设的第一监督学习模型，确定所述目标动物的活跃度检测结果；根据所述活跃度检测结果和预设的活跃度与低氧浓度范围对应关系，确定目标低氧浓度范围；若所述氧气浓度数据位于所述目标低氧浓度范围内，根据目标氧气浓度数据、所述多张目标动物图像和预设的第二监督学习模型，确定所述目标动物的低氧状态预估结果，所述低氧状态预估结果用于表征所述目标动物在低氧环境下的状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南嘉原农业科技集团有限公司;湖北大学 基于监督学习的低氧状态预估方法及系统
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