公开(公告)号：CN115512368B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202211007329.1

申请日：2022-08-22

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 向金海 ,  蔡汶宏 ,  张子强 ,  朱焰新 ,  肖书尧 ,  章英

IPC: G06V30/41 ,  G06V30/19 ,  G06F40/126 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供了一种跨模态语义生成图像模型和方法，采用了深度学习领域的生成对抗网络技术，结合自然语言处理领域的Bert模型提取文本描述的特征向量作为图像生成的条件，从而生成符合文本描述的图像，实现了由文本描述产生图像的功能。本发明提出了自适应语义特征融合模块，通过跨模态的方式调整生成图像，将语义特征更好地融合到图像生成的过程中，更加有效地构建文本与图像之间的映射关系，使得生成图像更加贴合语义描述。本发明将对比学习的方法应用到跨模态语义图像生成研究中，提出基于对比学习的损失函数，通过其约束文本特征与图像特征之间的相关性增强最终生成图像与语义的一致性，极大提升了模型性能。

公开(公告)号：CN118333885A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410612193.X

申请日：2024-05-17

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 向金海 ,  石丹彤 ,  李嘉位 ,  何新卫 ,  章英

IPC: G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于锥形网络的图像处理方法，包括：设计锥形网络结构；在编码器部分进行特征提取，得到对应信息的编码向量；设计解码器部分结构，在原UNet解码器结构基础上引入第二个解码器，进一步挖掘和利用解码器中提取的特征信息，提高解码过程中的准确性和细节恢复能力；通过跳跃连接融合编码器和第一个解码器的特征，使得解码过程更加精确和有效；对锥形网络模型进行训练；使用评价指标评估模型的性能。本发明有效解决了传统图像图像处理网络中常见的信息损失和图像细节模糊的问题，适用于多个图像处理领域，如图像分类、图像分割、图像配准等，可以大幅提高图像处理效率和质量。

公开(公告)号：CN118333885B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202410612193.X

申请日：2024-05-17

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 向金海 ,  石丹彤 ,  李嘉位 ,  何新卫 ,  章英

IPC: G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于锥形网络的图像处理方法，包括：设计锥形网络结构；在编码器部分进行特征提取，得到对应信息的编码向量；设计解码器部分结构，在原UNet解码器结构基础上引入第二个解码器，进一步挖掘和利用解码器中提取的特征信息，提高解码过程中的准确性和细节恢复能力；通过跳跃连接融合编码器和第一个解码器的特征，使得解码过程更加精确和有效；对锥形网络模型进行训练；使用评价指标评估模型的性能。本发明有效解决了传统图像图像处理网络中常见的信息损失和图像细节模糊的问题，适用于多个图像处理领域，如图像分类、图像分割、图像配准等，可以大幅提高图像处理效率和质量。

公开(公告)号：CN115512368A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211007329.1

申请日：2022-08-22

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 向金海 ,  蔡汶宏 ,  张子强 ,  朱焰新 ,  肖书尧 ,  章英

IPC: G06V30/41 ,  G06V30/19 ,  G06F40/126 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种跨模态语义生成图像模型和方法，采用了深度学习领域的生成对抗网络技术，结合自然语言处理领域的Bert模型提取文本描述的特征向量作为图像生成的条件，从而生成符合文本描述的图像，实现了由文本描述产生图像的功能。本发明提出了自适应语义特征融合模块，通过跨模态的方式调整生成图像，将语义特征更好地融合到图像生成的过程中，更加有效地构建文本与图像之间的映射关系，使得生成图像更加贴合语义描述。本发明将对比学习的方法应用到跨模态语义图像生成研究中，提出基于对比学习的损失函数，通过其约束文本特征与图像特征之间的相关性增强最终生成图像与语义的一致性，极大提升了模型性能。

公开(公告)号：CN102204588A

公开(公告)日：2011-10-05

申请号：CN201110202427.6

申请日：2011-07-19

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 龙超安 ,  刘普 ,  程运江 ,  邓秀新 ,  刘昱佳 ,  杨小平 ,  向家云 ,  罗丽 ,  郭俊红 ,  章英 ,  方静凡

IPC: A23B7/154

Abstract: 本发明公开了一种活性物质苯乙醇在果蔬防腐保鲜中的应用，其步骤：首先是该生物活性物质苯乙醇，利用薄层层析色谱、高效液相色谱、气质联用和液质联用等分离纯化与鉴定方法分离于生防菌柠檬形克勒克酵母的培养液；其次是用于果蔬类为脐橙，温州蜜柑、椪柑、番茄、苹果和桃的贮藏保鲜方法：选取没有明显机械损伤的果蔬用650倍稀释的苯乙醇浸果2min后自然放置晾干，单果套袋包装后通风库贮藏。本发明方法易行，操作方便，具有能使果蔬贮藏结束后保持原有品质和风味、减少了普通化学保鲜剂造成的污染，对人体安全无毒（低毒）、高效、病原菌无耐药性且不污染环境，是一种无公害的生物保鲜技术。