公开(公告)号：CN116108279A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310172996.3

申请日：2023-02-24

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 姜发健 ,  王金凤 ,  招奕钧

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q50/14 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种面向图自监督学习的旅游推荐系统；包括数据预处理单元和推荐单元；本发明提出的打压景点热门度的计算方法相比于传统简单自注意力方式计算用户与景点的偏好权重在保证推荐准确性的基础上降低了时间复杂性，使得推荐模型训练过程中收敛速度更快并且提供可解释性，此外，本发明使用不改变图结构从而增加均匀噪声的方式得到增强视图，同时，本发明使用残差结构，并且使用超参数对每层图卷积结果做约束，最终使得最终的用户、景点表征结果更好，以至于最终推荐结果更加准确。

公开(公告)号：CN115294029A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210807480.7

申请日：2022-07-11

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王金凤 ,  龚浩强 ,  黄帅辉 ,  郑志燊 ,  姜发健

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及医学图像处理领域和深度学习领域，为一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法，该系统包括自适应多模态patch生长与剪枝模块、基于双注意力机制的多模态patch多层次融合模块和全局卷积网络分类器模块，通过自适应多模态patch生长与剪枝模块在多模态图像中自适应地选择和修建patch，来识别具有高鉴别性的patch位置；通过一种基于双注意力机制的多模态patch融合模块，来获取多模态patch的潜在表示形式，结合patch多层次的表示形式，基于数据驱动的方式将其进行融合和共同学习；通过全局卷积网络分类器模块作为最终分类模型，进一步获取数据的更深层表示，提取更多的潜在信息。本发明提出的系统能有效地识别与疾病高度相关的病灶区域，可以辅助诊断。

公开(公告)号：CN217443889U

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202122992482.1

申请日：2021-11-30

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 梁耀卓 ,  朱同林 ,  庞茵 ,  李碧龙 ,  苏志伟 ,  欧健斌 ,  梁炜健 ,  钟海敏 ,  张添健 ,  姜发健 ,  郑志燊

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/593 ,  G06T7/70 ,  G03B17/56 ,  G03B35/00 ,  G03B15/10

Abstract: 本申请公开了一种基于colmap库的植物三维重建系统，用于对植物进行三维重建，提高植物的三维重建效率。本申请包括：图像采集装置、摄影台以及三维建模装置，所述图像采集装置包括相机支座以及双目相机、所述双目相机固定于所述相机支座的顶部，所述摄影台包括转盘、伺服电机以及转盘支座，所述转盘通过旋转铰链固定于所述转盘支座上，所述伺服电机的转轴与所述转盘连接，所述伺服电机用于驱动所述转盘旋转，所述转盘用于放置植物，所述双目相机用于对所述转盘上的植物进行拍摄，并将拍摄拍摄得到的深度图像数据发送至所述三维建模装置，所述三维建模装置用于对所述深度图像数据进行处理，以对所述植物进行三维建模。