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公开(公告)号：CN116189371B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202310098262.5
申请日：2023-02-10
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的森林防火消防设施联动管理系统及方法，包括数据采集模块、数据处理模块、协调与控制模块和消防设施；所述数据采集模块通过远程摄像头收集起火点信息、通过GIS地理信息系统和风向风速仪收集起火点周边地形、风向和风速信息，并将这些信息传递到数据处理模块；所述数据处理模块对传递过来的数据进行分析计算，预测火势的未来发展趋势，并将这些数字化信息转化成动态三维图像；所述协调与控制模块负责提醒工作人员火灾的发生及火势情况的直观展示，工作人员针对火势情况制定救火方案，系统根据救火方案协调消防人员与消防设施开展救火作业；所述消防设施根据指令信息辅助消防人员开展工作，警告无关人员远离火灾现场。
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公开(公告)号：CN118941821A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410986756.1
申请日：2024-07-23
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于少样本学习的穗类作物统一计数方法，本发明涉及六个不同的作物数据集，这些作物数据集通过地面相机和无人机捕获，视觉编码器用于增强特征嵌入，基础模型用于减轻复杂背景的影响，多尺度特征交互模块用于集成相似度度量，促进不同尺度的作物特征自动学习，增强对各种尺寸和形状的作物穗的描述能力，该模型采用两阶段训练程序，初始阶段侧重于潜在特征挖掘，以捕捉谷物的通用特征，并且随后的阶段无需额外训练即可进行推理，进而从选定的样本中提取目标作物的领域特征，以实现计数操作。本发明通过少样本学习计数多种谷物穗，可以有效降低标注成本，并提高谷物产量估算的准确性，确保粮食安全。
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公开(公告)号：CN118747916A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410937750.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义指导多模态融合的小样本动作识别方法，本发明涉及计算机视觉技术领域。该基于语义指导多模态融合的小样本动作识别方法，通过利用大语言模型生成覆盖各种动作类别的丰富而全面的文本知识，保证提取小样本动作识别任务的语义信息的全面性，通过对提取的具有区分性的语义信息与未知类别样本的视觉信息进行匹配度量来实现在文本分支中的初步分类，并且，在视觉分支设计了一个语义引导的视觉交互模块，促进了语义和视觉信息的有效整合，提高了样本中特征表示的质量，能够更加及时理解只有少量样本的新类别。
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公开(公告)号：CN112348087B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202011237777.1
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角的鲁棒双边孪生向量机的林火识别方法，包括：开发了一种新的优化模型：鲁棒的双边孪生支持向量机的多视图学习算法：MvRDTSVM，并将其应用在森林烟火识别上，在林火数据库上进行实验：利用真实图像数据对比四种单、多视图方法，测试其鲁棒性和泛化性能；将MvGSVM重新表述为SVM类型的问题，同时引入双边约束，将L1范数作为目标函数中的距离度量方式，提高模型的鲁棒性；由于目标函数是非凸且非光滑的，本发明设计了一种新的有效迭代算法并从理论上证明其收敛性，由于迭代过程中需要解决一系列QPP问题，会使计算成本增加，进一步开发了MvRDTSVM的快速版本：MvFRDTSVM，通过解决一系列线性方程组而不是QPP问题极大地提高了计算速度，节省了计算成本。
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公开(公告)号：CN118379492A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410380519.0
申请日：2024-03-30
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒平面聚类的森林叶面积指数估算方法。聚类过程中通过截断距离最大化约束解决类别之间存在噪声数据的问题，消除了其对簇可分离性产生的负面影响；采用L21范数进行距离度量并自适应优化的簇中心值，能够有效地学习鲁棒最优判别投影，增强图像分割的准确性；采用鲁棒性更强的L21范数进行距离度量并计算，降低了山地或森林中采集到的植物冠层图像中的异常像素对图像分割的负面影响，保证了图像分割的鲁棒性，进而提升了在山地野外恶劣条件下叶面积指数估算的准确和有效性；该鲁棒平面聚类的方法较其他方法在分割细节上有较大的提升，能够有效提升LAI估算准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117893463A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311555470.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06V40/14 , G06V10/776
Abstract: 本发明属于手指静脉图像质量评估领域，并公开了一种手指静脉图像质量评估方法、系统、设备及介质，包括：获取手指静脉图像数据，基于所述手指静脉图像数据构建数据集，对所述数据集进行预处理；将预处理后的数据集输入质量回归模型中进行分数预测，得到手指静脉图像数据的质量分数，并基于所述质量分数对所述手指静脉图像数据进行评估；所述质量回归模型由依次连接的特征提取子模型和质量分数预测子模型构成。本发明所述技术方案设计了一种新的评价指标和验证方法，来定量分析手指静脉图像质量评估方法对手指静脉识别系统的性能影响，提出的新的手指静脉图像质量评估框架与识别性能密切相关，以保证识别系统具有更高的效率。
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公开(公告)号：CN117854128A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410022876.X
申请日：2024-01-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V40/14 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于元学习的智能家居安防场景下手指静脉识别方法，包括：步骤一、定义每个家庭为一个独立任务Ti，每个任务均分为Ds和Dq；步骤二、初始化网络的模型参数；步骤三、根据数据集Ds来计算梯度并更新模型参数；步骤四、计算并保存更新后的网络在数据集Dq下的损失；步骤五、判断内循环的训练步数j是否达到δ；步骤六、判断外循环的训练步数i是否达到B；步骤七、计算内循环和外循环的所有Dq下的损失进行指数加权并更新网络；步骤八、对于新的任务Ti，使用每位家庭成员的注册模板组成数据集Ds和Dq，调整模型并评估网络是否预测正确。本发明保证了手指静脉识别系统在智能家居安防场景下的高效运行。
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公开(公告)号：CN113705337B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110799165.X
申请日：2021-07-15
Applicant: 南京林业大学 , 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法，属于模式识别技术领域，包括以下步骤：S1、通过无人机在林区实时采集数据来获取无人机航测数据，对获取的视频进行联合平差处理，对视频进行单元拆分识别得到视频中的人物、烟雾、火焰图像，并对其特征进行识别、提取和标注；S2、将采集到的实时图像进行多视图处理，提取图像的HSV颜色特征作为图像的第一视图，然后通过LBP算法提取图像的纹理特征作为图像的第二视图；S3、将数据带入多视图识别方法进行识别，该基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法，容易实现，并且易于优化，很好地解决了描述的目标可能存在视图缺失导致无法保证共享特征模式的有效表达的问题。
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公开(公告)号：CN117576742A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311554523.6
申请日：2023-11-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V40/14 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N20/20 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于手指静脉识别领域，并公开了一种基于分块联邦学习的手指静脉识别方法，包括：通过中央服务器得到预训练后的全局特征提取模块和预训练后的个性化模块，并下发给若干客户端；通过客户端对预训练后的各模块进行训练，得到更新后的全局特征提取模块和更新后的个性化模块；客户端对更新后的个性化模块进行单独训练，将更新后的全局特征提取模块发送给中央服务器端进行加权平均计算；通过中央服务器对当前训练轮次是否达到规定值进行判断，若达到，则训练结束，将加权平均计算后的全局特征提取模块发送给客户端并通知客户端停止训练。本发明技术方案能够提升识别系统在终端设备下的性能，还能有效保护用户静脉模板的隐私。
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公开(公告)号：CN116582579A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310455705.1
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的通信状态管理系统及方法，属于数据通信领域。本系统包括以下模块：智能服务终端模块、通信消息传输模块、通信状态消息处理模块、通信数据分析模块和校园智能卡云端服务器；所述智能服务终端与所述通信消息传输模块相连接；所述通信消息传输模块与所述通信状态消息传输模块连接；所述通信状态消息处理模块与所述通信数据分析模块、所述校园智能卡云端服务器相连接。并同时提供一种基于大数据的通信状态管理方法，管理用户的校园智能卡的通信状态，当用户在使用校园智能卡的过程中忘记取走卡片时，及时提醒和自动更改校园智能卡的通信状态，防止个人信息的泄露和钱财的损失。
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