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公开(公告)号：CN103197538B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310145545.7
申请日：2013-04-24
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 周国雄
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于过程神经网络的孵房温度控制方法，包括以下步骤：进行温度采集和数据拟合；将采集到并进行拟合后的温度函数作为过程神经网络的输入，采用过程神经网络预测当前时刻的下一秒的温度；将期望的温度值减去当前时刻下一秒的孵房温度预测值得到温度偏差，将该温度偏差进行PID控制调节，控制孵房内温度调节器，调节孵房内下一秒的温度。本发明依次对孵房内温度进行采集，数据拟合，预测，控制，可以保证孵房温度紧紧跟踪给定值，保持在给定温度上下0.3摄氏度范围，上下波动小，极大的提高了出雏率和雏禽品质。
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公开(公告)号：CN103309370A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310214158.4
申请日：2013-06-01
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 周国雄
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的孵房湿度控制方法，首先通过BP神经网络对孵房湿度进行预测，然后通过模糊控制器控制加湿器的阀门开度，模糊控制器的输入为期望湿度与BP神经网络输出的下一秒的孵房的湿度预测值进行相减所得湿度的偏差和偏差变化率，输出为加湿器的电磁阀阀门开度，当孵房湿度偏低时，加大加湿器阀门开度，加大加湿器喷水量，从而增大孵房湿度，否则减少加湿器阀门开度，从而控制加湿器的喷水量，控制孵房湿度在期望湿度上下极小范围内波动，从而稳定控制湿度，极大的提高了出雏率和雏禽品质。
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公开(公告)号：CN103197538A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310145545.7
申请日：2013-04-24
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 周国雄
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于过程神经网络的孵房温度控制方法，包括以下步骤：进行温度采集和数据拟合；将采集到并进行拟合后的温度函数作为过程神经网络的输入，采用过程神经网络预测当前时刻的下一秒的温度；将期望的温度值减去当前时刻下一秒的孵房温度预测值得到温度偏差，将该温度偏差进行PID控制调节，控制孵房内温度调节器，调节孵房内下一秒的温度。本发明依次对孵房内温度进行采集，数据拟合，预测，控制，可以保证孵房温度紧紧跟踪给定值，保持在给定温度上下0.3摄氏度范围，上下波动小，极大的提高了出雏率和雏禽品质。
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公开(公告)号：CN103685900B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410000572.X
申请日：2014-01-01
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具有卡口机构和单偏移传感器的相机机身，机身(1)的前面板上设有用于与镜头对接的机身卡口(5)，所述的镜头为集成式镜头(2)，所述的集成式镜头的镜筒内集成有N个具有不同焦距的子镜头(4)；3≤N≤12，N为自然数；机身卡口为圆筒形结构，机身卡口的内壁设有一个具有M个缺口(52)的卡环(51)；2≤M≤9，M为整数；每一个缺口处设有一个伸缩式挡片机构；机身卡口上设有M个用于控制动挡片的撬杆机构；该具有卡口机构和单偏移传感器的相机机身集成度高，使用方便，与集成式卡口适配后，能兼顾多个定焦镜头的卓越光学性能和一机(机身)一镜(镜头)的便携性。
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公开(公告)号：CN119206223A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411289559.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RubberTreeNet的橡胶树分割方法，通过点云自适应变换注意力(PTCA)机制，增强了局部细节捕捉和全局背景信息融合能力进而实现单株橡胶树的高精度分割，步骤一、采集橡胶树点云数据以ply格式保存，并利用CloudCompare软件进行渲染和初步处理，包括去除噪声和非目标物体。随后，通过手动选择和标记，将点云数据中的独立橡胶树与背景分离，并导出为txt格式以供后续处理；步骤二、通过点云自适应变换注意力(PTCA)机制对点云数据进行特征提取和融合，以增强局部细节捕捉和全局背景信息融合能力；步骤三、使用最远点采样(FPS)选取代表点，并通过K最近邻(KNN)搜索获取邻域点，最终通过特征聚合、池化操作和解码映射层恢复原始分辨率，并应用分类器对每个点进行预测，输出单株橡胶树的分割结果。本发明方法具有识别准确率高的特点，识别精度达92.45％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114038479A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111323056.7
申请日：2021-11-09
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应对低信噪比的鸟鸣声识别分类方法、装置及存储介质，涉及人工智能。所述方法包括：提取待识别音频的时间序列信号；对所述时间序列信号中的采样点值按时间顺序逐帧对音频帧进行堆叠以得到第一特征矩阵；利用预设检测算法对所述第一特征矩阵进行端点检测，以得到鸟鸣声真实发声区间的第二特征矩阵；对所述鸟鸣声真实发声区间内的采样点值再次按照时间顺序逐帧对音频帧进行堆叠以得到校准后的第三特征矩阵；利用卷积神经网络对所述第三特征矩阵进行特征提取以输入门控循环网络中进行处理得到识别分类结果。利用本发明对鸟鸣声进行分类识别时，语音端点检测的准确率及对鸟鸣声分类准确度均较高。
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公开(公告)号：CN114038479B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111323056.7
申请日：2021-11-09
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应对低信噪比的鸟鸣声识别分类方法、装置及存储介质，涉及人工智能。所述方法包括：提取待识别音频的时间序列信号；对所述时间序列信号中的采样点值按时间顺序逐帧对音频帧进行堆叠以得到第一特征矩阵；利用预设检测算法对所述第一特征矩阵进行端点检测，以得到鸟鸣声真实发声区间的第二特征矩阵；对所述鸟鸣声真实发声区间内的采样点值再次按照时间顺序逐帧对音频帧进行堆叠以得到校准后的第三特征矩阵；利用卷积神经网络对所述第三特征矩阵进行特征提取以输入门控循环网络中进行处理得到识别分类结果。利用本发明对鸟鸣声进行分类识别时，语音端点检测的准确率及对鸟鸣声分类准确度均较高。
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公开(公告)号：CN106198746A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610568984.2
申请日：2016-07-19
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G01N29/07
CPC classification number: G01N29/07 , G01N2291/011 , G01N2291/0238 , G01N2291/0289
Abstract: 本发明公开了一种超声波智能检测木材构件胶缝缺陷方法，包括以下步骤：用超声波检测仪测量木材试块，得到超声波回波时间序列信号，将超声波回波时间序列信号映射到高维欧氏空间，得到延迟矩阵，构造延时-协变矩阵Tx，计算Tx的特征根和对应的特征向量，计算时间主成分T-PC，周期数据重建，得到新的超声回波测量信号序列，从而提取回波信号的特征参数，实现信噪分离，并输送到显示界面，使得工程技术操作人员依据这些特征信息对木材构件的胶缝缺陷类别进行辨识分类，从而在不破坏被检测对象内部和外观结构以及使用性能的前提下准确诊断缺陷。
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公开(公告)号：CN103309370B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310214158.4
申请日：2013-06-01
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 周国雄
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的孵房湿度控制方法，首先通过BP神经网络对孵房湿度进行预测，然后通过模糊控制器控制加湿器的阀门开度，模糊控制器的输入为期望湿度与BP神经网络输出的下一秒的孵房的湿度预测值进行相减所得湿度的偏差和偏差变化率，输出为加湿器的电磁阀阀门开度，当孵房湿度偏低时，加大加湿器阀门开度，加大加湿器喷水量，从而增大孵房湿度，否则减少加湿器阀门开度，从而控制加湿器的喷水量，控制孵房湿度在期望湿度上下极小范围内波动，从而稳定控制湿度，极大的提高了出雏率和雏禽品质。
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公开(公告)号：CN202534088U
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201220203215.X
申请日：2012-05-08
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 周国雄
IPC: G08B13/191
Abstract: 一种智能红外防盗报警装置，采用AT89C51单片机为控制芯片，使用热释电红外传感探头为输入端，使用LED灯和喇叭为输出端，实现有效声光报警。本实用新型的智能红外防盗报警装置，通过采集热释电红外传感探头检测信号送到单片机，单片机根据所检测的信号进行软件查询、识别判决等环节实时发出入侵报警状态控制信号，当报警延迟10s后自动解除，也可人工手动解除报警信号。本实用新型具有较好的防盗报警功能，应用广泛。
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