基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法

    公开(公告)号:CN112418082A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011315894.5

    申请日:2020-11-22

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 黄德双 杨宏伟

    Abstract: 本发明涉及一种基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法。其中系统包括:IOS客户端,用于首先获取植物叶片图像后进行预处理,然后将预处理后的植物叶片图像通过IOS客户端的人机交互页面选取本地识别路径或服务器端识别路径发出请求,针对本地识别路径请求,调用自身网络模型进行植物叶片识别,针对服务器端识别路径请求,将预处理后的植物叶片图像无线发送至服务器端;服务器端,用于接收服务器端识别路径请求下来自IOS客户端预处理后的植物叶片图像,并调用基于分段损失加权的生成式对抗网络进行识别。对应识别方法基于全局特征表示和特征度量学习结合的学习方式和基于softmax的全局分类分支和具有三元损失的度量学习分支来展开。

    一种高水压下岩石饱水软化的试验装置

    公开(公告)号:CN118688003A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410927689.6

    申请日:2024-07-11

    Abstract: 本发明涉及一种高水压下岩石饱水软化的试验装置,包括密封容器、试样承板、观测模块、取样模块、观测控制器和稳压模块,密封容器上设有进气口、进水口、出水口和观察窗,内部通过试样承板分为多层;观测模块位于密封容器的观察窗外;取样模块安装在密封容器外表面。与现有技术相比,本发明具有稳压模块可以在指定的压力下长时间保持渗透水压稳定,在不卸载压力的情况下,观测窗能够随时观察或通过工业相机记录岩石样品的状态,也可以在保持水压稳定的条件下通过取样模块随时取溶液样品;试样承板上的凹槽经过透水处理可以保证岩样完整受到水压作用;支撑卡角的滑轨使每层的容纳高度可调,对试样形状的要求更低等优点。

    剪切-渗流正交耦合加载的岩体结构面试验装置、系统及方法

    公开(公告)号:CN119124884A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411346950.X

    申请日:2024-09-26

    Abstract: 本发明涉及一种剪切‑渗流正交耦合加载的岩体结构面试验装置、系统及方法,其中系统包括剪切‑渗流正交耦合加载的岩体结构面试验装置,该装置包括透明玻璃面板位于岩样的正面;剪切错位单元包括位于结构面上下两侧对称分布的切向剪切施加结构;渗流单元于结构面沿切向剪切方向横向设置,用于垂直切向剪切方向沿结构面对岩样施加渗流流体;止水单元包括第一止水结构和第二止水结构,所述的岩样和透明玻璃面板之间设置有第一止水结构,所述第二止水结构位于所述的切向剪切施加结构之间;系统用于整个试验进行、观测和分析,方法借助上述系统实现。与现有技术相比,本发明兼顾试验过程中的可视化与密封性,更真实地反映了复杂应力场与渗流场相互作用关系。

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