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公开(公告)号：CN109002537A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810799283.9
申请日：2018-07-19
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开的属于信息处理技术领域，具体为一种基于深度学习的信息处理系统和方法，该基于深度学习的信息处理系统包括输入模块、处理器、行为日志库、图像查询模块、存储器、关键字搜索模块和反馈模块，该基于深度学习的信息处理系统的处理方法的具体步骤如下：a)输入目标关键词，b)根据关键词和行为日志确立搜索对象，c)在搜索的对象结果上进一步筛选，d)最终筛选的对象合集反馈至用户，通过关键词结合行为日志的方式进行推送或者目标文件搜索，能够缩短时间，提高准确性；通过多次筛选的方式，能够过滤去较多的无用文件，保持搜索结果的简洁性；通过由用户主观来筛选图像信息，人性化较高。
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公开(公告)号：CN105549623B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510952337.7
申请日：2013-09-10
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G05D3/10
Abstract: 本发明涉及一种仿复眼感知成像信息采集系统的工作方法，包括：用于复眼采集目标场景信息的复眼透镜阵列，该复眼透镜阵列包括四个小眼图像采集单元，由四条导轨按X形对称方式拼接而成的导轨组件，所述四个小眼图像采集单元分别位于四条导轨上，且按该导轨组件的中心对称分布，其中，所述小眼图像采集单元包括透镜，位于该透镜后端的成像器件；与各成像器件相连的用于的处理器模块，该处理器模块适于提取各成像器件获取的目标场景的亮度值，并根据该亮度值控制各小眼图像采集单元分别沿所述导轨同步相向或相背等速移动，以调节复眼透镜阵列的视域范围。
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公开(公告)号：CN116563769B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310825886.2
申请日：2023-07-07
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明提供一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质，方法包括：获取第一环境图像，于第一环境图像中对行人进行检测框标识；通过检测框的位置信息及变量信息进行位置预估，以获取若干个初选预测框；基于初选预测框与检测框之间的马氏距离，自若干个初选预测框中选定若干个次选预测框；获取第二环境图像，将若干个次选预测框标识于第二环境图像上，通过检测框与次选预测框之间的余弦距离，自若干个次选预测框中选定终选预测框，以完成视频目标识别追踪。通过判断次选预测框与检测框内信息的关联性，达到与目标的部分区域匹配的目的，避免因部分被遮挡导致识别追踪准确性降低，提升了视频目标检测识别的准确性及目标追踪的稳定性。
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公开(公告)号：CN116541153B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310819917.3
申请日：2023-07-06
Abstract: 本发明提供一种边缘计算的任务调度方法、系统、可读存储介质及计算机，该方法包括：分别利用本地计算场景和微云计算场景对用户传递的任务请求进行处理得到本地处理时间及微云上行、下行时间；根据本地处理终端的执行能力计算出执行能耗，基于循环能耗和任务数据计算出处理能耗；根据本地处理时间、执行能耗及处理能耗进行加权处理得到本地支出；根据微云上行、下行时间计算出微云支出；根据本地支出和微云支出计算出联合支出，根据联合支出计算出资源分配结果，利用资源分配结果进行任务调度。本发明根据本地支出和微云支所计算出的联合支出对任务请求进行问题优化，利用问题优化结果对任务请求进行资源分配，从而降低任务请求的计算总支出。
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公开(公告)号：CN116563769A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310825886.2
申请日：2023-07-07
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明提供一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质，方法包括：获取第一环境图像，于第一环境图像中对行人进行检测框标识；通过检测框的位置信息及变量信息进行位置预估，以获取若干个初选预测框；基于初选预测框与检测框之间的马氏距离，自若干个初选预测框中选定若干个次选预测框；获取第二环境图像，将若干个次选预测框标识于第二环境图像上，通过检测框与次选预测框之间的余弦距离，自若干个次选预测框中选定终选预测框，以完成视频目标识别追踪。通过判断次选预测框与检测框内信息的关联性，达到与目标的部分区域匹配的目的，避免因部分被遮挡导致识别追踪准确性降低，提升了视频目标检测识别的准确性及目标追踪的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109165795A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811184440.1
申请日：2018-10-11
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开的属于径流预测技术领域，具体为一种基于群智能算法的集合径流预测系统与方法，该基于群智能算法的集合径流预测系统包括定位模块、地貌勘探记录模块、降雨速率检测组件、电源模块、处理主机、三维模拟图建立模块和显示模块，所述定位模块、地貌勘探记录模块、降雨速率检测组件的数据输出端与处理主机的数据输入端连接，能够较为准确的判定集合径流的集合点；通过结合信息化的智能预测方式，能够减少人力和提高测定的准确性；通过显示模块直接将建立的数据通过图像的方式显示，能够更加直观的展示。
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公开(公告)号：CN109001409A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201811090385.X
申请日：2018-09-18
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明涉及一种适于监测不同水域水质的服务平台及其工作方法，本服务平台包括：分布在一定水域范围的上浮式监测设备、半浮式监测设备和下沉式监测设备，以及与各监测设备相连的平台设备；其中所述上浮式监测设备用于监测上层水域水质；所述半浮式监测设备用于监测中层水域水质；所述下沉式监测设备用于监测底部水域水质。本发明一种适于监测不同水域水质的服务平台，可以对不同水域的水质情况进行监测，实现了自动化操作，省时省力，避免了人为监测可能发生的安全隐患，并且可以对多种水质数据参数进行监测，同时还可以有效将监测到的数据无线传输给平台设备。
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公开(公告)号：CN105910991B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610237238.5
申请日：2013-04-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于图像视觉处理技术实现水位和水质监测的装置，包括：测量管，其下端口适于进入水面，上端口正上方设一摄像装置，该摄像装置适于拍摄测量管内的水面影像；视频采集模块，与摄像装置相连适于将采集图像变换为数字图像；与视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一样本数据，第一样本数据适于记录各种水质的灰度值；与图像处理模块相连的用于接收远程控制信号并输出水质情况的无线通讯模块；设于测量管的外围的用于使该测量管垂直浮于水面的浮子，该浮子上设有至少一个用于控制测量管在水面上的位置的螺旋桨；图像处理模块适于对数字图像进行灰度处理，以获得水面影像的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对得出水质情况。
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公开(公告)号：CN119477956A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510059928.5
申请日：2025-01-15
Abstract: 本发明提供了一种基于荷花定律的人工兔搜索机制图像分割方法，涉及图像处理技术领域，本发明结合最大类间方差法和最大熵法的优点设计了联合判别方程，避免了采用单一阈值分割方法时分割精度不高的缺点。在搜索机制上，本发明将荷花定律这一人生哲理与人工兔搜索机制相结合并用于设计人工兔搜索机制在能量收缩阶段的能量方程，使求解机制更符合大自然生物的能量消耗规律，同时优化了人工兔搜索机制在绕道觅食阶段和随机隐藏阶段的位置更新公式，减小陷入局部最优解的可能。本发明所设计的基于荷花定律的人工兔搜索机制图像分割方法拥有更快的收敛速度、更高的收敛精度、更高的分割精度和更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119226745A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411746522.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/022 , G06F17/13 , G01W1/14
Abstract: 本发明提供一种降雨径流变化分析方法、系统、计算机及存储介质，该方法包括以下步骤：根据流域大数据，构建基于深度残差学习的特征提取模型；提取流域特征因子，以构建流域特征因子库；构建马尔科夫逻辑网，以挖掘降雨径流变化的驱动因素进行知识表示。通过将深度学习的灰色神经网络与残差学习方法相结合，构建基于深度残差学习的流域大数据特征提取模型，实现流域特征因子的准确获取，通过构建马尔科夫逻辑网结合流域特征因子库，实现降雨径流变化的驱动因素的准确分析，揭示流域降雨径流关系变化规律，为洪水演进过程精确模拟和制定精细防洪方案提供重要参考。
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