公开(公告)号：CN119494097A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411301439.8

申请日：2024-09-18

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  贺懿 ,  王学波 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  吕志明 ,  刘敬敏

IPC: G06F21/55 ,  G06F21/62 ,  G06V10/74 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，公开了一种对联邦学习系统中用户的隐私图像数据进行梯度反演攻击的方法及系统，首先利用诚实且好奇的联邦服务器，基于少量与用户数据相近的先验数据预训练扩散模型与编码‑解码器。通过用户上传的梯度信息，服务器计算获得用户图像标签和高维特征。服务器构建扩散采样时间表和递减式迭代时间表。在递减式轮次内，拆解扩散模型采样的生成过程，对每一时间步采样生成的中间结果进行梯度匹配优化，并通过高维特征正则化限制特征搜索空间，直至所有时间步完成。该方法有效提升了在联邦学习场景下对用户图像的梯度反演攻击能力，提高了重建图像相似度和视觉质量，并揭示了更多用户隐私特征。

公开(公告)号：CN118843087A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410915991.X

申请日：2024-07-09

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  张晨光 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  张二磊 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: H04W4/40 ,  H04W4/44 ,  H04B17/391 ,  H04B7/04 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与系统，本发明引入配备可重构智能表面(RIS)的无人飞行器(UAV)作为空中RIS(Aerial RIS，ARIS)的概念，即将RIS和UAV整合为新型高效的VEC网络辅助设备，并利用无人飞行器的灵活性和RIS的低成本特性，克服通信性能和成本限制，协助车辆进行计算卸载。本发明提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法设计的空中智能超表面辅助车联边缘计算的算法，通过联合优化UAV的轨迹和RIS的相移，形成被动波束赋形，从而最大限度地提高车载计算任务的完成率。大量数值结果表明，基于DDPG的ARIS辅助VEC网络方案优于其他算法，任务完成率最多可提高26％。

公开(公告)号：CN118823639A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410868529.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 毛锐 ,  王晓博 ,  胡俞帆 ,  朱先垚 ,  李书琴 ,  王美丽 ,  李梅

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及智慧牧业技术领域，具体涉及一种多尺度轻量化的奶山羊行为实时检测模型。基于改进的YOLOv8网络结构建立山羊行为检测模型；获取山羊实时监测视频并提取检测视频中的帧图像；将帧图像输入山羊行为检测模型中获取检测结果；改进的YOLOv8网络结构包括：主干网络、颈部网络和头部网络；其中，颈部网络包括特征金字塔网络和路径聚合网络；将特征金字塔网络中的最近邻插值上采样算子替换为CARAFE上采样算子；在路径聚合网络中加入高斯上下文变换器进行特征映射。本发明提出的改进模型中通过加入轻量级的通用上采样算子和高斯上下文变换器，能够有效实现模型的轻量化和速度提升，同时避免了复杂背景对山羊行为识别的影响。

公开(公告)号：CN118097418A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410273168.3

申请日：2024-03-11

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  张嘉恒 ,  霍迎秋 ,  刘莎 ,  李嘉薇 ,  金秀良 ,  李书琴

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种叶片病害检测模型的构建方法、系统、设备与介质，涉及计算机图像学技术领域，包括步骤：采集叶片病害的图像数据；对基于YO LOX‑Nano网络模型进行轻量化处理，获得轻量型叶片病害检测模型，并利用图像数据对轻量型叶片病害检测模型进行训练；对训练后的轻量型叶片病害检测模型使用非对称混洗块、注意力机制、蓝图可分离卷积和CIoU损失函数进行处理，获得优化后的叶片病害检测模型；使用PyTorch深度学习框架对优化后的叶片病害检测模型进行深度学习，最终生成最佳的叶片病害检测模型。本发明对于果蔬叶片病害能够高效进行智能识别，从而节省了农业从业人员的时间成本与劳工成本，并为其他类似植物的病害识别也提供了研究思路。

公开(公告)号：CN117670974A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311645635.2

申请日：2023-12-04

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  何翀 ,  冯敬泽 ,  王国瑞 ,  乔永亮 ,  李书琴 ,  张宏鸣 ,  李斌 ,  王小龙

IPC: G06T7/60

Abstract: 本申请的实施例涉及牲畜体型测定技术领域，公开了一种牲畜体尺测定方法、装置、电子设备和存储介质。上述牲畜体尺测定方法包括：采集牲畜的不同方向的目标图像；对于每个方向的所述目标图像，从中提取所述牲畜的初始体尺数据；对所述目标图像进行处理得到掩码图像，并将所述掩码图像中与所述初始体尺数据匹配度最高的体尺数据作为二维体尺数据；将所述二维体尺数据在所述掩码图像上的深度值映射至三维空间中得到三维体尺数据；根据每个方向对应的所述三维体尺数据之间的欧氏距离，获取所述牲畜的目标体尺数据。本申请的实施例提供的牲畜体尺测定方法，可以提升牲畜体尺测量的效率和准确度，以及避免牲畜和人类之间疾病传播的风险。

公开(公告)号：CN117392747A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311285486.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  张浩田 ,  何翀 ,  马源 ,  王晓博 ,  毛锐 ,  李梅 ,  李书琴 ,  张宏鸣 ,  李斌 ,  王小龙

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的牲畜行为检测方法、系统及计算机设备，涉及计算机视觉技术领域，通过对多牲畜视频数据的采集和抽帧，使用翻转、旋转、裁剪、变形对采集的数据进行数据增强后，将YOLOv7‑tiny网络模型作为行为检测模型的骨干网络，以获取不同分辨率牲畜图像数据的行为信息，利用SPD卷积模块减少池化层对图片信息丢失的影响，利用小目标检测层增加网络对于微小模糊目标的感知能力，并结合CA注意力机制，加强网络对目标位置信息的敏感程度，在不损失精度的前提下将模型压缩到了最小；该方法可以高效地进行牲畜各种行为的检测，从而节省畜牧业从业人员的时间成本和劳工成本。

公开(公告)号：CN117156463A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310941811.0

申请日：2023-07-28

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  高银洁 ,  高振宇 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  吕志明 ,  刘敬敏

IPC: H04W24/02 ,  H04B7/185 ,  H04B17/391 ,  H04B17/382 ,  H04W16/22

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种物联网中基于QMIX的多无人机协同数据收集方法与系统，设计并明确网络场景、无人机的信道模型和能耗模型；构建优化目标，明确最小化用时最久无人机任务用时以及限制条件；根据场景及约束条件将问题转化为部分可观测的马尔科夫决策问题，进行状态空间、动作空间建模，并针对优化目标设计奖励函数；基于QMIX算法构建多无人机航迹规划算法，对模型训练，并将训练好的模型在与不同用户参数下与基准算法对比进行性能验证。本发明使用深度强化学习方法可得到一个最小化任务用时的次优解，降低其使用传统算法建模的复杂度，提高寻优效率，为多无人机协同数据收集提供更高效的求解算法。

公开(公告)号：CN116452792A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310332796.X

申请日：2023-03-30

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张一弛 ,  常星海 ,  林文庆 ,  李书琴

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的畜牧业图像识别方法及装置，采用数据增强的方式，有效了解了面部识别过程中识别模型关注的面部特征区域，帮助关注重要特征，抑制不必要特征；通过利用SandGlass结构，重参数化和全卷积改进MobileVIT模型构建的MobileSheepVit模型能够有效增加特征提取能力，使得目标识别时在面部相似度高的情况下准确识别，在目标颜色单一的情况下识别效果更好，能够精准识别出体型差异较小的牲畜身份，具有更好的鲁棒性和泛化性，在精度上优于通常的面部图像识别方法。

公开(公告)号：CN115150918A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210626888.4

申请日：2022-06-06

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  宋振东 ,  李书琴 ,  张宏鸣 ,  徐超

IPC: H04W40/24 ,  H04W40/10 ,  H04W12/06 ,  H04W52/02 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种分簇网络架构下的可靠联邦学习方法、系统、设备及终端，系统根据分簇规则选出簇头用户，并将网络中所有参与联邦学习任务的用户与其最近的可信簇头进行关联，从而完成分簇过程；簇头用户根据接收的簇内用户的本地模型参数聚合生成簇内模型，并协助簇内用户完成本地信誉表的更新；基站根据接收的簇内模型参数聚合生成全局模型，并协助网络中所有用户完成本地模型参数以及信誉表的更新；重复上述过程，直至联邦学习任务完成或者用户设备能量耗尽。本发明克服了无线联邦学习在典型的客户‑服务器架构下扩展性有限和能耗过大的不足，保证无线联邦学习的安全性，延长整个网络的生命周期。

公开(公告)号：CN114758118A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210245383.3

申请日：2022-03-14

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张宏鸣 ,  郝靳晔 ,  杜禹瞳 ,  罗志博 ,  李杭 ,  王建宁 ,  周利香 ,  李书琴 ,  黄铝文 ,  蔚继承

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种高效多尺度的羊正脸检测方法，包括：步骤S1，采集包含不同尺度羊只正脸的数据集图像；步骤S2，在羊只正脸的数据集图像中标注羊只面部框及7个面部特征点，获得标注的数据集；步骤S3，将标注的数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4，将所述的训练集输入到高效面部及特征点检测网络中进行训练，获得训练后的网络模型；步骤S5，将待检测图片及视频关键帧进行预处理后输入训练后的网络模型中，得到羊脸检测结果；步骤S6，根据是否检测到羊只正脸的7个面部特征点且检测框和7个面部特征点是否满足正角度特征关系筛选检测到的羊只正脸。