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公开(公告)号：CN112419190B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011325028.4
申请日：2020-11-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部统计信息和几何距离的脉冲噪声滤波方法，所述方法具体包括以下步骤：S1：对待测图像的所有噪声像素进行滤波处理，获得滤波后的图像；S2：判断滤波后的图像是否符合判断规则，若不符合则重新获取滤波后的图像。通过以上的步骤可以对噪声像素的图像进行滤波去噪，得到更加干净的像素。
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公开(公告)号：CN115471368A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211038336.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于区块链以及智能合约的知识产权交易方法及系统，其方法包括下列步骤：S1、卖方以及买方均在知识产权微服务平台上注册账户，同时卖方录入所拥有的知识产权服务信息，将知识产权服务信息发送给区块链节点并上链；S2、买方根据自身需求选择合适的知识产权服务信息，并与卖方约定交易内容进而创建合同信息，通过智能合约对所述合同信息进行检查，在检查完成后，将合同发送给区块链节点并上链，合同进入执行中状态；S3、通过智能合约冻结来自卖方、买方的保证金，随后通过智能合约对合同执行状态进行监控判断，根据监控判断将保证金转入卖方或买方的账户中；S4，在买方分阶段向智能合约所存入的保证金均转入卖方账户后，其交易结束。
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公开(公告)号：CN114503946A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210077627.1
申请日：2022-01-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于高帧率动态帧差精准识别的渔场投喂系统及方法，该方法包括如下步骤：启动驱动装置，使饵料投喂标识物绕驱动装置做圆周运动；获取饵料投喂标识物运动状态下的的高帧率视频流数据；基于高帧率动态帧差算法对高帧率视频流数据进行分析处理，预测饵料投喂标识物的位置；根据预测的饵料投喂标识物的位置，计算投喂模块的投喂角度、距离以及时间；根据计算获得的投喂模块的投喂角度、距离以及时间向饵料投喂标识物下方的网状饵料箱投喂饵料。本发明通过饵料投喂装置对渔场运动投喂标识物的精准识别和跟随，实现了渔场的智能化圆周状的投喂饵料，有效的降低了水产养殖户的人力物力成本的同时确保大范围投喂的实现。
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公开(公告)号：CN114266795A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111083141.0
申请日：2021-09-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法，包括下列步骤：获取高分遥感图像，对所述高分遥感图像进行裁剪，并绘制相对应的海陆分割真值图；将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换，并基于变换结果划分训练集以及测试集；建立金字塔U型卷积神经网络，将训练集输入金字塔U型卷积神经网络进行学习训练获得高分遥感影像海陆分割模型；将所述测试集中的数据输入金字塔U型卷积神经网络中，得到遥感图像海陆分割结果。
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公开(公告)号：CN113920043A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111156702.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于残差通道注意力机制的双流遥感图像融合方法，卷积神经网络分别从全色图像和低分辨率的多光谱遥感图像中提取特征，然后将它们融合形成紧凑的特征图，然后构建残差注意力网络，残差注意力网络使用注意力机制通过对特征通道之间的相互依赖关系进行建模，自适应地调整每个通道的特征，从而能够专注于更有用的通道，提高识别学习能力残差注意力网络采用多残差连接，其中长残差连接允许浅层的残差学习，长残差连接和短残差连接允许大量浅层信息通过这些基于身份的跳连接，简化了信息的流动，最终经过反卷积层以及卷积层重构后，能够生成高质量遥感图像，对遥感图像融合领域具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113676447A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110786195.7
申请日：2021-07-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于区块链的科技服务平台跨域身份认证方案，包括S1：建立体系结构、S2：域内认证、S3：跨域认证、S4：相互认证，同一域内用户相互信任的信任范围，不同域之间的信任范围相互独立，可采用不同的加密设置，不同域之间用域A和域B标示，用户对于自己所在域进行访问或对其他域进行访问，经认证服务器进行认证用户身份，并设置用户访问权限，域A和域B的认证服务器用ASA和ASB表示，拥有某些系统权限的实体，在不同域内用户拥有的资源权限不同。通过分级分层的权限管理机制管理各个区块链的访问控制；研究运用大数据、云计算等技术分析客户交易行为，保障联盟链交易安全、规避风险，等违法行为。
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公开(公告)号：CN113642429A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110865502.0
申请日：2021-07-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于TPP‑TCCNN的海洋鱼类识别方法，包括下列步骤：采集包含多种鱼类的原始视频，将所述原始视频划分为训练集以及测试集，并对所述训练集的鱼类视频信息进行预处理；对预处理后的鱼类视频信息进行特征提取，获取光流图像；建立双通道卷积神经网络，以光流图像以及RGB图像输入带有金字塔池化层的双通道卷积神经网络中进行训练，获得输出特征，所述RGB图像中所包含的鱼类信息与所述原始视频中的一致；通过softmax分类模型对所述输出特征进行分类训练；将测试集中的鱼类视频信息输入到最终的softmax分类模型中，得到鱼类分类结果。
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公开(公告)号：CN111651613B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010649393.4
申请日：2020-07-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱嵌入的动态推荐方法和系统。该方法包括步骤：接收输入的查询事实，在知识图谱中查找是否存在所述查询事实，若存在所述查询事实，则直接输出推荐结果，若不存在所述查询事实，则更新所述知识图谱后再输出推荐结果；其中更新所述知识图谱是采用结合图卷积神经网络与ANALOGY模型的动态知识图谱嵌入方法。本发明能够减少知识图谱的冗余学习过程，使用户每次数据更新或者有了新的倾向与喜好时，能够迅速地更新整个知识图谱，大大提高整个动态推荐的可靠性与稳定性。
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公开(公告)号：CN107743074B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201710966809.3
申请日：2017-10-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种组合服务的信任度估算方法，包括步骤：选择所需的子服务；获取选择的各个子服务的QoS，确定各个子服务的静态信任度；获取各个子服务的历史交互数据，确定各个子服务的动态信任度；确定各个子服务的静态权重和动态权重，确定各个子服务的信任度；根据欲建立的组合服务的功能，确定组合服务中子服务的组合方式、子服务顺序、权重，再结合各个子服务的信任度，确定组合服务的信任度。本发明方法在确定组合服务的信任度过程中，既考虑了子服务的静态信任度，又考虑了子服务的动态信任度，还考虑了组合方式及各子服务的顺序和权重，因此，通过本发明方法确定的组合服务的信任度可靠性高。
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公开(公告)号：CN111917826A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010584376.7
申请日：2020-06-23
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链知识产权保护的PBFT共识算法，包括创建一致性协议、视图更换协议和检查点协议，一致性协议用来保证全网所有节点保存数据的一致性，其通过三阶段节点间的互相通信来实现；视图更换协议用于替换故障节点从而保证系统的正常进行；检查点协议用于定期清理过期交互数据减轻节点存储压力，定期检查系统是否统一，对不一致节点进行同步。安全性与稳定性得到保证，大大降低出错率，提高共识效率，在一致性协议远行过程中也减少节点之间的通信量。同时区块链的去中心化，可追溯性和不可篡改性的优点有效解决了目前知识产权保护所面临的难题，能够有广泛的应用场景。
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