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公开(公告)号：CN106483258A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201611150646.3
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G01N33/0004 , G08C17/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种森林环境下空气质量数据采集与无线传输装置，主要包括CPU模块，模数AD转换，RS232串口模块，GPRS无线传输模块，flash数据存储模块，日历时间产生模块，温度采集模块，电源管理模块。其中CPU模块通过RS232串口与森林环境空气质量检测设备交互命令与数据，一方面采集检测设备的测量数据，一方面监控检测设备的工作状态。通过温度采集模块测量生态站点室内温度，用于保障空气质量检测设备运行在适宜的温度环境。还可通过AD转换模块采集其它环境数据，并为所有采集数据添加时间戳，保存在flash芯片中。同时采用GPRS模块将采集的数据和检测设备的工作状态信息无线上传至网络服务器，使森林环境空气质量检测数据的获取手段变得简单、方便和可靠。
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公开(公告)号：CN101900591B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201010201963.X
申请日：2010-06-10
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式实时智能监测坡面径流系统，包括多个检测单元，每个检测单元包括集水槽，集水槽设有输水管和滤网，输水管设有水量测量器，水量测量器连接有模数转换组件，模数转换组件设有无线发射装置；模数转换组件接收所述水量测量器的水量信号，并将该水量信号转换为数字信号，并将转换后的数字信号通过无线发射装置传输到数据接收设备上。可以分为两级检测模式，构成一个整体系统。监测单元将监测的数据通过无线网络传输到数据接收设备上，从而实现分布式实时智能监测坡面水文规律。
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公开(公告)号：CN101900591A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010201963.X
申请日：2010-06-10
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式实时智能监测坡面径流系统，包括多个检测单元，每个检测单元包括集水槽，集水槽设有输水管和滤网，输水管设有水量测量器，水量测量器连接有模数转换组件，模数转换组件设有无线发射装置；模数转换组件接收所述水量测量器的水量信号，并将该水量信号转换为数字信号，并将转换后的数字信号通过无线发射装置传输到数据接收设备上。可以分为两级检测模式，构成一个整体系统。监测单元将监测的数据通过无线网络传输到数据接收设备上，从而实现分布式实时智能监测坡面水文规律。
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公开(公告)号：CN119397024A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510005531.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/23 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0895 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了基于交叉注意力融合的自编码图卷积网络聚类方法，涉及计算机机器学习领域，本发明交叉注意融合模块创新地连接了内容自动编码器模块（CAE）与单个数据有关的图形卷积自动编码器模块（GAE）和与数据之间的关系有关的图形卷积自动编码器模块以逐层方式进行，突出了用于聚类任务的判别信息，该模块融合了两种异构数，自我监督模块将CAE和GAE的中间层表示的分布约束为一致。在不同类型的数据集上的实验结果证明了我们提出的CaEGCN的优越性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117273792A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311342570.4
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06Q30/0201 , G06F18/25 , G06V10/44 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种融合遥感图像和历史碳价格时序数据的城市碳价格预测方法，涉及机器学习人工智能以及遥感图像分析领域。包括如下步骤：首先，直接获取研究区域历史遥感数据、历史城市碳价格数据，形成初始数据集；其次，利用MFTSformer中的Transformer模型与CNN模型，分别对时间序列数据和图像数据进行训练并进行输出特征；再次，将两个模型得到特征进行融合拼接；最后，将融合数据输入MFTSformer模型中的解码器的全连接层结构，输出得到碳价格市场的预测结果。本发明利用获取成本较低的多源数据和大规模深度神经网络结合，在碳价格市场波动起伏明显的情况下，依然可以实现精准地预测城市碳价格的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116416525A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310352892.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多源多模态技术的城市植被固碳能力的估算方法，涉及机器学习以及遥感领域。包括如下步骤：首先，直接获取研究区域历史遥感数据、光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation，PAR)数据以及路网(OpenStreetMap)数据，形成初始无标签数据集；其次，利用MAE预训练模型与RNN预训练模型，分别对波段数据和PAR数据进行训练；再次，将最新一天数据输入训练过后的模型，得到重建数据；最后，将重建数据输入NPP function模型，完成对城市植被固碳能力的精准模拟。本发明利用获取成本较低的多源数据和大规模深度神经网络结合，在遥感标注数据不足、城市植被季节性变化明显的情况下，依然可以实现低成本、精准地估算城市植被固碳能力。
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公开(公告)号：CN115186705A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210782053.8
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积循环神经网络的钻蛀振动信号增强方法。方法使用基于深度学习的语音增强技术，构建了钻蛀振动信号增强模型，用于对常见环境中采集到的钻蛀振动信号进行增强。发明包括以下步骤：(1)挑选并砍伐受钻蛀性害虫侵害树木，(2)采集树干中钻蛀振动信号，(3)采集环境噪声，(4)将钻蛀振动信号与环境噪声混合制作数据集，(5)构造深度卷积循环神经网络，(6)利用数据集训练深度卷积循环神经网络。本发明提供的方法能够有效抑制随钻蛀振动信号一同采集的噪声，保留较纯净的钻蛀振动信号，运行速度较快，显著提升了检测模型对钻蛀振动信号识别准确率，为提高钻蛀性害虫的早期预警能力提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN107070974A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710008599.7
申请日：2017-01-05
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: H04L67/025 , G08C17/02 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种森林生态站多检测设备的数据汇集与无线传输系统，涉及生态站测量与监测技术领域。系统包括主控装置，所述主控装置通过RS485总线与多个数据采集从装置连接，所述数据采集从装置分别和不同的现场检测设备连接。所述主控装置将多个所述从装置采集的数据汇集，并通过GPRS统一传输至接入网络的远端服务器。本发明提供的系统兼容性强，支持不同种类、不同型号的现场检测设备接入。基于485总线的良好扩展性，接入设备的数量可根据实际需求增减，灵活配置，方便生态站监测指标的动态调整。通过本发明可以解决生态站各种设备采集的数据异构分散和远程传输问题。
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公开(公告)号：CN103500216B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310462931.9
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种文件信息的提取方法，包括：依次以段落方式获取文件信息；查找所述段落内是否包括至少一个标识字符；如果查找到所述标识字符，则将所述段落作为信息块的起始段。通过对文件信息的所述至少一个标识符进行识别，能够快速而准确从文件信息中切割出需要的信息块。因为不需要对文件内容中的公式、表格和/或图片等信息进行识别，所以该方法还适用于包含公式等信息的文件，扩大了该方法的适用范围。本方法结合支持向量机和浅层句法分析，在进行初步识别之后，还可对错误结果进行修正，提高了识别的正确率。
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公开(公告)号：CN117472071A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310360394.0
申请日：2023-04-06
Applicant: 北京林业大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/495 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机收集定点森林设备数据的路径规划方法，包括如下步骤：首先，对复杂森林环境的定点设备数据收集问题进行建模，综合考虑无人机性能和环境因素，在最大化信息新鲜度为目标函数，构建了多点无人机路径规划场景和两点无人机路径规划场景；其次，针对两点路径规划场景，首先通过Logistic混沌映射初始化种群、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)概率协同等方式，设计了具有问题自适应的无人机路径规划方法；再次，在两点路径规划的基础上，针对多点路径规划场景，基于模拟退火算法设计无人机多点路径规划方法。
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