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公开(公告)号：CN118038142A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410150257.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于实时图像的植物叶片病害分类方法及系统，通过采用图像采集设备采集患有不同病害的植物叶片原始图像，对所述植物叶片原始图像进行图像预处理得到标签数据集，将所述标签数据集进行数据增强得到样本图像，采用DeepLabv3+分割顺丰对所述样本图像中的植物叶区进行语义分割得到叶片数据集，将叶片数据集输入已训练的卷积神经网络中进行训练得到叶片分类模型，采用EfficientNet‑B0模型对所述叶片分类模型进行分析和预测以完成植物叶片病害分类，利用图像处理技术从背景中分割出叶子并提取出其特征进行分类，图像预处理可以提高图像的质量，从复杂的背景中提取叶片区域，有助于提高诊断过程的速度和准确性，最终为受影响的植物提供更好的处理效果。
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公开(公告)号：CN117336813A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311452057.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市智慧城市集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于TLBO的无线传感器网络优化方法，通过构建多个无线传感器网络并获取无线传感器网络中的路由协议类型，根据路由协议类型确定无线传感器网络中的传感器节点和传感器能量，基于传感器节点和传感器能量选取簇头和集群并确定网关区域，根据无线传感器网络的路由协议类型、网关区域和传感器节点建立初始无线传感器网络，教学优化算法LETLBO对初始无线传感器网络进行优化更新得到目标无线传感器网络，从可用的传感器节点中选择最优簇头，然后将传感器组织成簇，使用TS和TLBO算法的组合的多步骤路由算法，将簇头收集的数据传输到网关节点，并最终传输到信宿，利用集群策略和分层路由减少传感器能耗，延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN119226877A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411134517.X
申请日：2024-08-19
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的河流水温检测方法及系统，通过获取待检测区域的水质数据，并将所述河流数据分为训练数据集和测试数据集，采用信号分解算法构建混合模型，将所述水质数据输入所述混合模型进行深度学习得到预测河流水温以完成河流水温检测，可以通过EEMD进行的信号分解有效地分离了内在模式并降低了噪声，提高了河流水温波动的预测精度，也改善了河流WT预测方面的可靠能力。
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公开(公告)号：CN119206291A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411097053.X
申请日：2024-08-12
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于Sentinel‑1时间序列的疟疾高危区域识别方法及装置，通过获取研究区域的数据集并进行预处理得到按蚊繁殖的高危时间，使用谷歌地球引擎GEE分析Sentinel‑1数据以确定SWI指数，在SWI指数对应的SWI图上检测研究区域的水体，采用多数投票融合对高危时间和水体进行分类得到时间分类图，根据时间分类图识别按蚊繁殖的高危地点，对水体进行SAM模型的掩盖评估以确定疟疾高危区域，利用了长期每月汇总的中等空间分辨率Sentinel‑1图像，并结合了温度和降水数据。并将过程限制在高风险月份以减少过程量，使用GEE对栖息地和疾病高风险区域进行时间或空间预测，提高了地表水体检测精度。
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公开(公告)号：CN118297912A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410426152.1
申请日：2024-04-10
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机图像的缝线检测优化方法及系统，通过获取无人机拍摄图像和对应的地面控制点，并确定相机内部和外部方向参数以生成多个稀疏点云，根据稀疏点云创建密集点云和带有3D全分辨率网格DSM，构建多个3D粗网格并计算每个3D粗网格到相机的距离以确定第一最优图像，对每个粗网格点进行分组得到接缝线多边形，选取每个3D全分辨率网格点的第二最优图像，根据第二最优图像、相机内部和外部方向参数将投影3D全分辨率网格DSM点返回到第二最优图像上得到正射影镶嵌像素值，提高处理速率和保持正射影连续性，无需单个正射影的矫正或配准或重叠区域提取，以逐像素方式得到包含更少的不连续的正射影马赛克。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118138345A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410395296.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的物联网数据安全保护方法及装置，涉及物联网技术领域；该装置包括接收目标物联网设备的数据传输请求；识别数据传输请求中的隐私标签；根据隐私标签向目标物联网设备发送控制指令以使目标物联网设备将目标数据传输至SDN控制器；将目标数据传输至云端服务器。识别数据传输请求中的隐私标签并据此确定传输方式，能够有效保护数据的隐私性，避免数据泄露和滥用。这种处理方式使得敏感数据能够采用更加安全的传输方式，提高数据传输的安全性。
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公开(公告)号：CN118116588A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410082221.1
申请日：2024-01-19
Applicant: 绍兴市智慧城市集团有限公司 , 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于量子神经网络的人体肺病风险预测系统，通过将获取的人体测量数据和患者样本数据进行数据预处理得到数据集，将数据集输入至强化学习模型中进行训练得到病情分类结果，将病情分类结果输入至已训练的量子神经网络中进行预测分析得到人体肺病风险的预测分类结果，通过为正类和负类分配不同的奖励，将强化学习模块和量子神经网络结合对样本进行准确分类和预测，确保了模型的有效性，也提升了量子神经网络对肺病风险预测的灵活性和精确度，提高了模型对数据处理的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119397258A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510001042.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/006 , G16Y10/75 , G16Y20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的物联网设备识别方法及装置，通过获取包含物联网设备的网络流量的数据集，并进行数据预处理得到多个网络流量，采用多种特征选择算法从网络流量中提取多个流量特征以确定最佳特征子集，输入已训练机器学习模型中进行物联网设备识别得到设备识别结果，基于设备识别结果对应的特征选择算法分别进行对比分析以完成物联网设备识别，采用各种特征选择算法来评估网络流量特征的有效性，以拟合最佳模型并在不同分类器之间实现最佳准确性，引入BGWO来确定物联网设备识别的最佳特征子集，利用了两个公开的物联网网络流量数据集来确保识别结果的可靠性，提高了分类器的性能，BGWO在所有分类器中实现了更高的准确性。
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公开(公告)号：CN119010972A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411020768.5
申请日：2024-07-29
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种NOMA辅助的去蜂窝通感一体化系统波束赋形方法，通过构建下行通信模型和雷达感知模型，根据下行通信模型和雷达感知模型构建联合NOMA用户配对和波束赋形的优化问题，基于半定松弛算法对优化问题求解得到目标优化问题，对目标优化问题分别进行初始点构造和波束赋形校准以完成波束赋形，引入非正交接入方式、发送端叠加编码、接收端进行串行干扰删除，可以提升系统接入性能和资源利用率；联合NOMA用户配对和波束赋形设计对不同场景需求灵活进行用户配对，提升系统通感一体化服务性能；采用半定松弛和连续凸近似方法，在保证系统性能的同时保持可控的计算复杂度，满足去蜂窝通感一体化系统突发终端接入场景需求。
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公开(公告)号：CN118314465A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410227109.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/764 , G01C13/00
Abstract: 本发明公开了一种用于洪水测绘和范围评估的图像分析方法及系统，通过获取洪峰测绘时的第一哨兵图像信息和第二哨兵图像信息，采用OBIA算法和随机森林算法对图像信息进行图像分类和洪水面积检测得到图像分类结果，根据图像分类结果进行图像绘制得到洪水范围图谱，对洪水范围图谱进行变化检测分析得到洪水范围图，利用第一哨兵图像信息和第二哨兵图像信息来绘制洪水地区，采用由第二哨兵图像信息生成的LULC分类图和OBIA算法来估算每个土地利用类别的损害，通过单独利用第一哨兵图像信息的HV极化产物，然后利用其对VV的有益影响，得到了绘制事件期间洪水图的最佳结果，从而提高了洪水测绘和范围评估的准确性和有效性。
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