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公开(公告)号：CN103955439A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410217171.X
申请日：2014-05-22
Applicant: 东北林业大学
CPC classification number: Y02D10/14
Abstract: Android移动Sink节点软件方式管理USB设备的方法属于无线传感器网络中的移动Sink节点管理USB设备的方法，尤其是通过Android内核的sys文件接口管理USB设备的方法；该USB设备管理方法首先在Android的电源管理驱动中定义ondev和offdev系统状态，再向sys/power/stat文件接口中写入系统将要进入的状态，如果写入的是ondev，则识别USB设备，如果写入的是offdev，则注销USB设备；该USB设备的方法，不仅方便用户使用，同时减少USB设备的能耗。
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公开(公告)号：CN103009456B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201310003281.1
申请日：2013-01-06
Applicant: 东北林业大学
IPC: B27N3/08
Abstract: 一种中密度纤维板连续平压厚度层次协同控制装置与方法，属于机械设备控制领域；该装置包括热压板和设置在热压板顶端的液压缸，所述的液压缸为25个，成5×5的阵列式排列；第2行第2列的液压缸以及第2行第4列的液压缸上配置位移传感器和压力传感器，其余液压缸上只配置压力传感器；该方法通过设定板坯厚度、第2行第2、3、4列液压缸输出位移量、自协同模式切换、互协同模式切换、调节第1、3、5列液压缸的输出；使用本发明装置及方法，可以在连续平压机的定厚段有效控制板坯定厚，保证产品质量。
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公开(公告)号：CN119693248A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411796112.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 东北林业大学 , 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院) , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06T5/50 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T7/11 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T3/4076
Abstract: 本发明提供一种基于超分辨率技术的无监督遥感影像空谱融合方法，包括以下步骤：对需要融合的低空间分辨率多光谱遥感影像和高空间分辨率全色遥感影像进行预处理和归一化；基于原始输入的多光谱和全色影像构建训练数据；构建超分辨率网络模型并基于步骤2获得的预训练数据集对模型进行预训练；预训练模型在原始输入数据上进行微调；微调后的深度学习网络，输入原始分割的多光谱和全色影像，得到融合后的遥感影像块；通过将所有融合的影像块进行组合，并进行反归一化，最终获得融合的多光谱遥感影像。本发明实现了高效率的空谱融合，所构建的无监督学习框架无需额外收集训练数据，可以大大减少人力和资金成本。
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公开(公告)号：CN114937010B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210522742.5
申请日：2022-05-13
Abstract: 本申请涉及一种基于雷达遥感影像的草原植被提取方法，包括以下步骤：在检测区域预设散射机制，检测区域包括干植被区域和湿植被区域；预设散射机制包括多个候选点；获取检测区域的雷达遥感影像，并计算雷达遥感影像中干植被区域和湿植被区域对应的候选点相干系数；利用干植被区域和湿植被中候选点对应的相干系数得到对应的相干系数幅度值；利用相干系数幅度值的大小和对应候选点的分布位置，建立干植被区域和湿植被区域的概率密度函数；并生成检测区域的概率分布图；根据概率分布图，得到干植被区域和湿植被区域实际的空间分布范围。通过设置候选点，并配合候选点的反射率和干湿植被的反射率，就可快速的知晓湿植被和干植被的分布情况。
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公开(公告)号：CN117218535A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311173891.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院) , 东北林业大学
Abstract: 一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，属于森林检测技术领域。方法如下：采集A1、A2时期被检测森林区域实时遥感图像并划分为多个栅格后进行存储；计算每个栅格的植被指数；对对应的栅格的植被覆盖度进行融合；获得数据集并将数据集划分为训练集和测试集；构建神经网络模型；利用训练集对神经网络模型进行训练；利用测试集和训练好的神经网络模型，实现对A1至A2期间的森林覆盖变化的检测；重复上述步骤实现长期森林覆盖变化的检测。本发明运用SFA提取森林信息，解决了目前没有对植被缓慢变化特征进行检测的问题，提高了长期森林覆盖变化检测的准确度，有助于对森林进行有效及时的排查维护，从而保证了整个森林的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116467236A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310598873.6
申请日：2023-05-25
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F13/28 , G06N3/0464
Abstract: 基于FPGA的YOLOV3硬件加速平台及方法，基于PYNQ的YOLOV3的硬件加速平台及方法。为了解决现有的基于FPGA的YOLOV3运行时存在硬件资源消耗大的问题，以及不能充分进行并行运算和处理速度慢的问题。本发明在PYNQ的平台上，设计数据类型转化核、卷积‑BN‑relu激活函数层加速核，通过AXI4总线将这些IP核连接至ZYNQ核，并针对YOLOV3网络，将该IP的各个加速核代替原网络中的各层，的减轻CPU的计算压力，提高神经网络的处理速度，同时将原网络的权重数据类型由32位浮点数更改为16位定点数，以减少运算过程对于硬件资源和计算过程的周期消耗。
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公开(公告)号：CN114945024B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210556058.9
申请日：2022-05-19
Applicant: 东北林业大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1023 , H04L67/1029 , G06F9/50 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于长短期记忆网络的服务器负载均衡优化方法，包括以下步骤：采集服务器集群工作周期一个月的数据作为基于LSTM的负载权重模块的训练数据，对LSTM网络进行训练得到能够识别服务器性能差异的负载权重模块；将训练后的基于LSTM的负载权重模块加载至服务器集群的负载均衡器中进行服务器负载的预测；负载均衡优化算法，接收到每一个服务器的负载置信度后，带权的负载均衡算法以当前置信度作为新权重，对当前请求进行服务器的分配操作并进行请求处理，同时记录下当前服务器集群的状态以便对后续的基于LSTM的负载权重模块进行更新。本发明模型的参数量较小，提高运算的速度，提升了负载均衡算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN115629543A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211294424.4
申请日：2022-10-21
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种可干预的MDF连续平压三支决策协同控制方法、系统及存储介质，属于中密度纤维板生产控制技术领域。本发明包括：步骤S1、定义MDF连续热压机中液压缸阵列的分布式粒结构模型；步骤S2、依据液压缸阵列的分布式粒结构模型，进行粒结构决策控制器设计；步骤S3、给出粘弹性的胶和作用和热质传递多场耦合的作用下的位置和压力间的输出及与粘弹性模型之间的关系；步骤S4、针对MDF连续平压过程偏差类型进行判定，构建三支决策模型；步骤S5、根据步骤S4构建的三支决策模型，进行控制器设计。本发明的控制方法能够满足MDF连续平压工艺中的板材生产线敏捷调整和质量控制需求。
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公开(公告)号：CN112925789B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110208391.6
申请日：2021-02-24
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出一种基于Spark的空间矢量数据内存存储查询方法及系统，所述方法及系统为海量空间矢量数据在Spark内存中的存储结构和空间查询操作提供了新的解决方案，针对数据空间分布不均衡以及跨分区存储的现象，提出了一种带有buffer分区的非均匀网格分区方法。在每个分区中引入四叉网格树的结构进行数据的局部索引，通过合理剪枝，其有效提高每个分区的本地查询效率。基于本发明提出的空间数据内存结构，可以将Spark扩展为支持KNN和范围查询的分布式系统。通过对存储和查询过程进行封装，该执行过程对用户透明，用户可以通过传递参数直接调用对应的算子。
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公开(公告)号：CN115375710A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211130286.6
申请日：2022-09-16
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AIM‑ASPP的树木因子自动提取方法，所述提取方法包括：通过标定获得测量相机的内部参数；根据内部参数对拍摄到的街景树木图像进行畸变矫正；通过含有集成的空洞空间卷积池化金字塔(AIM‑ASPP)的特征提取网络模型对矫正后图像进行树木、标准物及背景的分割；通过包括分割图像中树木区域与标准物区域的像素参数及标准物实测数据的计算参数，得到树木因子。本发明的提取方法成本低、效率高，可实现批量化提取。
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