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公开(公告)号：CN117349635A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311209346.8
申请日：2023-09-19
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: 一种长时序森林覆盖变化监测模型评价方法，属于森林监测技术领域。方法如下：S1：构建A1时期的被监测森林的参考模型；S2：构建A2时期的被监测森林的对照模型；S3：将对照模型与参考模型进行对比得到对照集；S4：训练网络监测模型；S5：将对照集的数据输入训练好的网络监测模型中，得到森林覆盖变化监测模型的长时序预测结果。本发明通过构建两个不同时期的可用于进行对照的参考模型以及对照模型，得到森林覆盖变化监测模型的长时序预测结果。
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公开(公告)号：CN117036889A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311055805.1
申请日：2023-08-22
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
IPC: G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于MLP的遥感影像融合方法，所述方法包括如下步骤：一、将500m空间分辨率的MODIS多光谱影像重采样到480m，以匹配空谱融合后影像的分辨率；二、将t1、t2、t3三个时刻的粗分辨率影像以及t1、t3两个时刻的细分辨率影像作为输入，t2时刻的细分辨率影像作为融合后的输出影像；三、计算StfNet‑MLP时空融合模型所需粗差值影像C12、C23和C13；四、从C12、C23和C13以及F1和F3中预测出细差值影像F12和F23；五、在combination模块中采用自适应局部加权策略重构出t2时刻的细分辨率影像F2_pre。本发明能够避免单一遥感影像的片面性，从而为森林监测的长时序研究提供重要的数据基础。
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公开(公告)号：CN116186413A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310234391.2
申请日：2023-03-10
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种用于多模态特征推荐的方法和系统，包括：提取目标艺术品三种特征，包括：上下文数据、尺寸数据、图像数据；通过自注意力机制构建注意力网络；注意力网络使用向量进行权重计算；对三种特征的相似度在艺术品推荐候选集中按照从小到大排序，然后对得到的序号通过权重矩阵进行加权平均，通过对目标艺术品和候选艺术品集建模，挖掘潜在特征，找到三种特征相似度之间的相关度，进而确定三种相似度序号之间的权重分配，按照艺术品的最终相似度从大到小排序，形成艺术品推荐集合。本发明的优点是：解决了冷启动的问题，有效地对多模态特征进行融合，应用于艺术品多模态特征推荐，推荐效果更好。
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公开(公告)号：CN116129911A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310089702.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于概率球面判别分析信道补偿的说话人识别方法，本发明涉及一种概率球面判别分析信道补偿的说话人识别方法。本发明的目的是为了解决现有线性概率判别分析模型的高斯假设使得长度归一化会破坏说话人的特征分布从而影响识别结果的问题。过程为：1、获取说话人的音频数据构建数据集，并对说话人进行编号同时确定说话人和音频数据的对应关系；2、获得说话人的身份矢量i‑vector特征；3、将说话人的身份矢量i‑vector特征分布变换为冯米塞斯VonMises‑Fisher分布；4、得到训练好的CC‑PSDA；5、将待测音频数据输入训练好的CC‑PSDA，判断是否为同一个人的音频数据。本发明用于声纹识别领域。
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公开(公告)号：CN114581721A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210255660.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于二值神经网络的多光谱图像轻量化分类方法，包括以下步骤：步骤S1：对MobileNetV1进行修改，将原网络中3*3的深度卷积和1*1的逐点卷积分别用1‑bit 3*3和1‑bit 1*1的卷积进行替换；步骤S2：激活和权重会通过sign函数进行二值量化；步骤S3：提出在这些实数值被二值化之前添加一个shortcut来传递这些实数值，保留信息，提高网络的表达能力；步骤S4：由于二值神经网络对激活分布较为敏感，我们提出利用RPReLU函数来移动激活分布；解决了传统多光谱分类模型分类精度较低结果误差较大，现有的基于深度学习的多光谱分类模型因其巨大的运算量以及数据存储需求，不能满足工业的实时性要求的问题。
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公开(公告)号：CN114037910A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111433843.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机森林火灾检测系统，包括：无人机、图像处理单元、控制单元和火灾报警器，其中，所述无人机拍摄森林现场的图像，并传输给所述图像处理单元；所述图像处理单元对图像进行初期火灾目标检测，将检测结果发送给所述控制单元；所述控制单元判断检测结果是否发生火灾，若发生火灾，发送启动指令给所述火灾报警器，所述火灾报警器根据启动指令发出警报。本发明实现对于初期火灾的精确探测。
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公开(公告)号：CN112925789A
公开(公告)日：2021-06-08
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：CN103955266B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410217174.3
申请日：2014-05-22
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F1/32
Abstract: 基于Android移动Sink负载预测的低功耗设计方法属于无线传感器网络中的移动Sink节点低功耗设计方法，尤其是通过CPU负载预测的低功耗设计方法；该方法通过Android的CPU驱动程序获取当前CPU的负载load_cur，更新history_load[3]数组中的历史负载值，判断history_load[3]数组中当前时间段的前两个时间段CPU负载历史值history_load[1]和history_load[2]是否相等，并分别计算当前最优权值αbest，再通过计算得到下一时间段的CPU负载值load_next，最后调用__cpufreq_driver_target函数，根据预测的CPU负载值load_next调节CPU工作频率；本发明基于Android移动Sink负载预测的低功耗设计方法方法，可以实现权值的动态调整，进一步提高负载预测精度，从而选择更合适的CPU计算频率降低功耗。
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公开(公告)号：CN103009456A
公开(公告)日：2013-04-03
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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