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公开(公告)号：CN112419403A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011374345.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于二维码阵列的室内无人机定位方法，包括以下步骤：S1、无人机获取并执行起飞指令，通过图像采集组件采集地面图像并对AprilTag进行识别；S2、图像采集组件传输AprilTag信息至上位机，上位机基于AprilTag信息进行世界坐标系转换，获得无人机定位信息及飞机轨迹并进行可视化。本发明在二维码识别方面，采用AprilTag二维码，其复杂程度一般，具有识别错误率低，识别速度快等特点，使得本方法不需要具备很高算力的CPU，仅依靠单个摄像头即可进行定位，并且可在室内取得较好的定位效果。
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公开(公告)号：CN112329390A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011058506.X
申请日：2020-09-30
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种基于音形义的中文词相似度检测算法，通过综合考虑汉字的音形义三大特征去检测中文字符串的总体相似度，首先将中文字符串s1、s2的每个汉字的拼音转换成对应的音码，将中文字符串s1、s2的每个汉字转换为形码，然后分别计算中文字符串s1、s2之间的音码相似度和形码相似度，其次单独算出中文字符串义的相似度，最后结合音形义，针对应用场景，设置贡献参数算出最后中文字符串s1、s2的总体相似度。此算法可以满足较为复杂的应用场景，可应用于结构化数据项重复度的检测，特别是存在手工输入错误的情况，另外，也可应用于错别字隐藏的敏感词检测等。相比同类型的中文字符相似度检测算法，大大增强了对中文字符串相似度的检测效果。
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公开(公告)号：CN112039730A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010891569.7
申请日：2020-08-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种加密算法的性能评估方法及存储介质，包括获取加密算法的性能指标信息，按标准规则存储入库，所述性能指标信息包括加密算法内容信息、种类、目标数据类型；设定加密算法各项性能指标的需求标准，基于加密算法的性能指标信息计算加密算法各项性能指标评价值，将需求标准和性能指标评价值存储入库；设定需求的加密算法性能指标容差率，生成待评估的加密算法性能指标评价值在总评价指标中的权重占比；对待评估的加密算法进行性能验证，依照性能验证结果再次比对通过验证的各加密算法的最终评价指标，收集最终性能评价指标存储入库，基于最终性能评价指标筛选符合需求标准的最佳加密算法并输出结果。
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公开(公告)号：CN107239993B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710374192.6
申请日：2017-05-24
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于拓展标签的矩阵分解推荐方法，包括：基于物品标签数据构建物品‑标签矩阵并计算标签相似度；基于物品‑标签矩阵构建第一物品对‑标签向量；根据标签相似度将第一物品对‑标签向量拓展为第二物品对‑标签向量；基于第二物品对‑标签向量建立物品相似度矩阵；基于物品相似度矩阵和预先构建的物品评分矩阵，求解用户隐含特征矩阵和物品隐含特征矩阵；预测用户对未评分物品的评分分值；构建针对用户的物品推荐列表。同时，本发明还公开了一种基于拓展标签的矩阵分解推荐系统。本发明能够在标签稀疏的情况下为用户提供更准确的个性化推荐，在一定程度上缓解了物品的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN108009132A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711260117.3
申请日：2017-12-04
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海水中叶绿素a含量变化的台风区域灾害评估方法，包括以下步骤：S101卫星数据获取；S102卫星数据预处理；S103通过卫星反演计算获得叶绿素a含量及其在台风来临前后的变化率；S104建立基于叶绿素a含量的变化率rate的台风区域灾害模型S1，采用本发明的一种基于海水中叶绿素a含量变化的台风区域灾害评估方法，通过卫星反演计算获得在台风来临前后的台风区域海水中的叶绿素a含量的变化率，并建立基于叶绿素a含量变化率的台风区域灾害模型，可以实时测定任意具体台风区域的风力等级，更为精准；同时也为风力等级的评估提供了一种新的验证手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888329A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411949888.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/58 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于CNN和Dual‑Swin‑Transformer融合网络的高光谱图像精确分类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、利用改进的CNN网络对高光谱图像进行降维和提取光谱特征；步骤2、利用Dual‑Swin‑Transformer模型提取空间特征信息；步骤3、对光谱‑空间信息进行融合，得到分类结果。本发明解决了现有技术中存在的当前HSIC中，HSI的高维度问题难以解决和光谱‑空间特征难以有效、均衡的融合的问题。
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公开(公告)号：CN118297817A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410407893.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 海南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于联合张量检测的多序列前列腺MR图像融合方法，包括以下步骤：S1，将前列腺源图像对进行非下采样轮廓波变换分解，获得前列腺源图像对各自的低频分量和高频分量；S2，使用结构张量算子与相位一致性模型融合算法对分解得到的低频分量进行融合，得到低频分量融合图像；S3，采用局部结构张量自适应输入激励对分解得到的高频分量进行融合，得到高频分量融合图像；S4，将低频分量融合图像和高频分量融合图像进行非下采样轮廓波逆变换，得到最终的融合图像。本发明图像融合方法可以保留源图像中的信息，使得融合后的图像中保留的有用信息更多，更有助于辅助医生诊断。
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公开(公告)号：CN117936938A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410250419.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种水系卤素离子电池及其制备方法，水系卤素离子电池的正极片为银箔，负极片包括负极集流体以及敷设于负极集流体上的负极活性层，负极活性层包括负极活性物质、导电剂和粘结剂，其中负极活性物质为MXene，电解液为卤素盐水溶液或者海水。本发明的水系卤素离子电池不存在电极材料在电解液中溶解的问题，使用寿命得到了极大的提高；同时，MXene的层间能够嵌入外来的卤素阴离子，银箔能够通过银与卤化银之间的转化反应实现卤素阴离子的存储，所以，在充放电时，卤素阴离子作为电荷载体，能够在正极片和负极片中脱出和嵌入，使得本发明的水系卤素离子电池具有较高的比容量及稳定的充放电循环特性。
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公开(公告)号：CN117393173A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311200636.6
申请日：2023-09-18
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法，获得糖尿病数据并进行预处理，构建数据集，将数据集按预设比例划分为训练集和测试集；将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练，直至达到迭代次数或满足预设要求，获得训练好的CNN‑BILSTM‑Attention融合模型，所述CNN‑BILSTM‑Attention融合模型包括CNN层，用于获取局部信息；BILSTM层，用于提取数据时序特征；注意力层和全连接层，用于输出预测结果。本发明有助于辅助医生诊断与预测糖尿病患者，降低致死率，并为糖尿病防控提供重要的支持。
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公开(公告)号：CN117292842A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311200751.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于MWMOTE与Res‑BiGRU的心脏病预测方法，获得心脏病数据并进行预处理；采用MWMOTE技术处理生成人工数据并按预设比例划分为训练集和测试集；将训练集输入至Res‑BiGRU混合模型中进行训练，获得训练好的Res‑BiGRU混合模型，Res‑BiGRU混合模型包括Res‑CNN模块，用于基于初始输入数据提取数据空间特征；Res‑BiGRU模块，用于基于初始输入数据与数据空间特征提取数据时序特征；全连接层，用于输出预测结果；将测试集输入训练好的Res‑BiGRU混合模型中，采用评价指标对模型性能进行评估。本发明可有效提升了心脏病预测的性能指标。
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