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公开(公告)号：CN104460439A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410652702.8
申请日：2014-11-17
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
CPC classification number: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明提出了一种基于CPS面向城市的生态信息的采集处理系统，该系统包括：生态信息获取传感器，用于获取城市的生态信息；执行器，与生态信息获取传感器连接，对城市的生态信息进行收集和发送；智能终端；CPS节点设备，与执行器以及智能终端连接，用于执行器与智能终端之间的数据中转；控制中心，与CPS节点设备连接，获取森林生态消长遥感数据，并与智能终端之间通过CPS节点设备进行通信。通过上述方式，本发明的基于CPS面向城市的生态信息的采集处理系统通过生态信息获取传感器、执行器、CPS节点设备等将森林环境与城市环境联系在一起，使得人们能够更好的了解森林与城市的联系，有益于城市环境的改善。
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公开(公告)号：CN114898360B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210342846.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V20/68
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力与深度特征融合的食材图像分类模型建立方法，包括采集食材图像数据，包括历史图像数据和待分类图像数据；将压缩激发注意力嵌入到并行的ResNet50网络和DenseNet121网络中，然后由这两个网络组成并行注意力特征提取网络来提取食材图像特征；输入到深度特征融合模块，进一步提取深度食材特征；建立食材图像分类模型，进行分类，得到食材种类。本发明利用特征提取网络嵌入注意力机制，使得提取特征更加关注于食材局部细节，子网特征所具有的食材分类特征更好，同时本发明有效提高分类准确度。特征融合中，极大降低网络参数，对特征进行相加防止网络加深梯度消失，使得食材分类高效快速。
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公开(公告)号：CN103677212A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310682217.0
申请日：2013-12-12
Applicant: 中南林业科技大学
CPC classification number: Y02D10/13 , Y02D10/14 , Y02D10/151
Abstract: 本发明公开了一种基于CPS的低功耗实时数据处理的方法，该基于CPS的低功耗实时数据处理的方法包括以下步骤：基于时间外部事件触发；判断是否属于基本触发事件，属于基本触发事件调用基本事件触发控制器；不属于基本触发事件，判断是否带约束条件，没有约束条件，调用无约束复杂事件触发控制处理器；有约束条件调用带约束复杂事件触发控制处理器。本发明将CPS作为一个物理和工程系统，通过一个可计算和通信的核心实现了监控、控制和集成；通过物理过程的信息化以及信息的物理实现，满足了CPS实时数据对于时间性、及时性属性要求。本发明把CPS作为从传统的嵌入式系统基础之上发展而来的一种新理论，解决了数据易失性、可靠性、能耗方面的问题。
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公开(公告)号：CN108959478A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810642032.X
申请日：2018-06-21
Applicant: 中南林业科技大学
CPC classification number: G06K9/4676 , G06K9/6215 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的密文图像检索方法及系统，首先，从自适应阈值和特征点预筛选两方面优化Harris算法，并提取图像特征。其次，采用SURF算法和词袋模型生成每一幅图像的Harris角点特征向量。然后，采用局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法对特征向量构建可搜索索引，并用传统加密方案对图像以及索引进行加密，最后，在云服务器上进行安全的相似性检索。实验结果证明，通过对Harris角点优选及SURF与词袋模型的特征描述，并对局部敏感哈希算法的参数进行了优化，本发明提出的检索方案与现有加密检索方案对比，不仅缩短了特征提取时间，而且有效提高了加密图像检索效率。
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公开(公告)号：CN104460439B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201410652702.8
申请日：2014-11-17
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明提出了一种基于CPS面向城市的生态信息的采集处理系统，该系统包括：生态信息获取传感器，用于获取城市的生态信息；执行器，与生态信息获取传感器连接，对城市的生态信息进行收集和发送；智能终端；CPS节点设备，与执行器以及智能终端连接，用于执行器与智能终端之间的数据中转；控制中心，与CPS节点设备连接，获取森林生态消长遥感数据，并与智能终端之间通过CPS节点设备进行通信。通过上述方式，本发明的基于CPS面向城市的生态信息的采集处理系统通过生态信息获取传感器、执行器、CPS节点设备等将森林环境与城市环境联系在一起，使得人们能够更好的了解森林与城市的联系，有益于城市环境的改善。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898360A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210342846.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V20/68
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力与深度特征融合的食材图像分类模型建立方法，包括采集食材图像数据，包括历史图像数据和待分类图像数据；将压缩激发注意力嵌入到并行的ResNet50网络和DenseNet121网络中，然后由这两个网络组成并行注意力特征提取网络来提取食材图像特征；输入到深度特征融合模块，进一步提取深度食材特征；建立食材图像分类模型，进行分类，得到食材种类。本发明利用特征提取网络嵌入注意力机制，使得提取特征更加关注于食材局部细节，子网特征所具有的食材分类特征更好，同时本发明有效提高分类准确度。特征融合中，极大降低网络参数，对特征进行相加防止网络加深梯度消失，使得食材分类高效快速。
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公开(公告)号：CN114529973A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210160626.3
申请日：2022-02-22
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种半监督人脸情绪识别方法，包括获取基础图像数据样本；对标签数据进行预测，计算预测值和标签值之间的距离作为监督损失；将无标签数据生成平滑伪标签，将平滑伪标签和预测值之间的距离作为半监督损失；构建基于相似性学习的三元组损失，包括对图像数据的深度特征进行聚类，构建三元组，计算相似性三元组损失，构建完整损失函数，并根据梯度下降更新网络参数；获取半监督人脸情绪识别模型，并对当前的人脸图像数据进行情绪分析。本发明在连续域数据集中识别准确高效，同时通过调整末端在离散域数据集中取得了优异的识别率；本发明通过基于相似性学习的三元组损失函数，能够学习人脸图像间的相似性，提高了情绪变化的识别率。
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公开(公告)号：CN108959478B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201810642032.X
申请日：2018-06-21
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的密文图像检索方法及系统，首先，从自适应阈值和特征点预筛选两方面优化Harris算法，并提取图像特征。其次，采用SURF算法和词袋模型生成每一幅图像的Harris角点特征向量。然后，采用局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法对特征向量构建可搜索索引，并用传统加密方案对图像以及索引进行加密，最后，在云服务器上进行安全的相似性检索。实验结果证明，通过对Harris角点优选及SURF与词袋模型的特征描述，并对局部敏感哈希算法的参数进行了优化，本发明提出的检索方案与现有加密检索方案对比，不仅缩短了特征提取时间，而且有效提高了加密图像检索效率。
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公开(公告)号：CN114529973B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210160626.3
申请日：2022-02-22
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种半监督人脸情绪识别方法，包括获取基础图像数据样本；对标签数据进行预测，计算预测值和标签值之间的距离作为监督损失；将无标签数据生成平滑伪标签，将平滑伪标签和预测值之间的距离作为半监督损失；构建基于相似性学习的三元组损失，包括对图像数据的深度特征进行聚类，构建三元组，计算相似性三元组损失，构建完整损失函数，并根据梯度下降更新网络参数；获取半监督人脸情绪识别模型，并对当前的人脸图像数据进行情绪分析。本发明在连续域数据集中识别准确高效，同时通过调整末端在离散域数据集中取得了优异的识别率；本发明通过基于相似性学习的三元组损失函数，能够学习人脸图像间的相似性，提高了情绪变化的识别率。
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公开(公告)号：CN104536939A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410755519.0
申请日：2014-12-10
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F15/177 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种多核嵌入式高速缓冲存储器可配置节能调度的方法，该多核嵌入式高速缓冲存储器可配置节能调度的方法包括对多核嵌入式系统cache高速缓冲存储器应用性能监控器参数进行设置、多核嵌入式系统高速缓冲存储器的优化配置研究方法进行算法优化改进、通过对不同的高速缓冲存储器配置情况下性能指标的变化进行仿真、实现最合理优化的性能匹配。本发明实现了对硬件性能最大限度的应用，实现了多核嵌入式系统数据管理能力，提高了功耗的整体性能。
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