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公开(公告)号：CN119762778A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411829077.X
申请日：2024-12-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于混合影像的无人机实时地物分割方法，该方法包括：收集目标区域的遥感影像并进行部分标注，制作数据集；构建地物分割网络并进行训练；利用地物分割网络进行实时地物分割，将得到的标签进行可视化后输出至用户设备上；对得到的标签进行置信度计算，对置信度大于等于阈值的标签进行图像混合处理，生成混合影像，并输入至地物分割网络继续进行训练。本发明采用轻量级神经网络基于一致性正则化的半监督方法，在移动设备上延迟小，只需要少量的标签数据，即能实现，且分类精度高。此外，本发明采用图像混合、匹配策略，最大程度地利用数据，增加模型对低比例的地物类别的特征提取能力，提升模型分割精度，减少模型过拟合的风险。
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公开(公告)号：CN119762499A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411766404.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于VMamba和通道注意力的遥感影像道路提取方法及系统，所述方法包括：获取遥感影像数据集；对遥感影像数据集中的遥感影像进行预处理；基于DeepLabV3+架构，结合VMamba模块构建一个MambaDeepLab模型；利用预处理后的遥感影像数据集训练MambaDeepLab模型，得到训练好的分割模型；利用训练好的分割模型，实现对待分割场景的遥感影像中道路的提取；对提取的道路结果使用连通组件分析进行断线重连后处理；对断线重连后处理的道路结果进行栅格转矢量，生成道路矢量图。本发明能够满足高分辨率遥感领域对复杂道路提取的准确性、快速性和适用范围广要求。
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公开(公告)号：CN114220124B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111542006.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种近红外‑可见光跨模态双流行人重识别方法，以残差网络为基础，初始输入k对图片至神经网络模型中进行特征提取，分别提取可见光模态和红外模态的模态特有特征和模态共享特征；并采用跨模态三元组和Circle联合损失函数对网络模型在近红外‑可见光跨模态数据集上进行训练，将提取到的最终图像特征进行欧式距离度量得到特征匹配结果，实现跨模态行人重识别，本发明采用双流分支网络结构，提高网络特征提取能力，采用随机调换输入策略有概率的选择特定模态的图像输入，引入多头自注意力机制模块以及局部关系注意力方法将不同结构特征融合，有效解决传统可见光图像模式到红外图像模式模态差异大的问题，提高跨模态行人重识别匹配准确率。
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公开(公告)号：CN116977277A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310714179.6
申请日：2023-06-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积和贝叶斯损失的豆荚计数方法，本发明的豆荚计数模型ImpBL的前端网络作为二维的特征提取；后端网络由空洞卷积组成，通过扩展的空洞卷积操作来传递更大的感受野，并代替池化操作。特征提取网络输出的特征图在贝叶斯损失下进行期望值意义上的回归估计，从而生成高质量的豆荚分布密度图。本发明通过有效组合特征提取和密度图生成，实现了对输入图像的高质量处理。本发明构建的ImpBL模型相对于传统的计数模型，使用空洞卷积和贝叶斯损失代替了VGGNet和BL等算法中的主干网络，不仅提高了模型的精度，而且降低了计算规模和所需的磁盘空间，从而具有更好的性能和可扩展性，可为豆类作物的生长监测和管理提供更加精准和便捷的工具。
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公开(公告)号：CN115439864A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210980808.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/148 , G06V30/146 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种水表读数识别方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取水表表盘图像；根据水表表盘图像，得到多个小读数表盘图像；对每个小读数表盘图像进行排序；根据排序后的每个小读数表盘图像，得到小读数表盘图像列表，所述小读数表盘图像列表由图像矫正后的每个小读数表盘图像及其序号组成；将小读数表盘图像列表输入训练好的读数识别模型，得到多个读数识别结果；基于每个读数识别结果，根据修正条件，得到待计算数组；根据待计算数组，计算最终读数。本发明根据前后表盘的关联关系，自动修正小读数表盘的读数识别结果存在错误的情况，减少误差，提高读数准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113963749A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111060995.7
申请日：2021-09-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种高通量测序数据自动化组装方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：对于测序平台生成两个包含所有测序样本的reads的测序质量文件，读取两个测序质量文件中的每条reads，并输出到对应的测序文本，统计每个测序样本的reads数和无法识别的reads数后写入统计文件，完成测序样本的识别和分箱；对测序样本进行引物序列清除和表达载体序列清除。基于de Bruijn图算法对序列文件进行三次迭代组装，得到contig；基于重叠‑排列‑生成算法对contig进行两次迭代组装，从而获得基因组序列。本发明可以避免生物研究人员手动处理测序数据产生的误差，能够解决功能宏基因组学中高通量测序技术的测序数据处理效率低、操作易出错等问题。
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公开(公告)号：CN108090501B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711190762.2
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平皿实验和深度学习的抑菌程度识别方法，包括下述步骤：S1、确定药敏纸片位置；S2、测定抑菌圈大小；S3、构造样本集：给深度学习模型构造带标签的样本集，用于训练模型；S4、构建及训练模型：构建能够用来识别药敏纸片的模型，并用训练样本集进行训练；S5、使用模型识别药敏纸片；S6、判定药物的抑菌程度：通过模型识别出的药物种类，从数据库中查询对应的抑菌标准，再确定抑菌圈的直径属于标准中的哪一个区间，从而得到药物的抑菌程度。本发明的方法，使得操作人员只需拍摄平皿图像，就能从图像中识别出每个药敏纸片所属的药物种类，以及其对应的抑菌圈的大小，使得自动化抑菌程度识别成为可能。
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公开(公告)号：CN108737390B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201810412772.4
申请日：2018-05-03
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种保护用户名隐私的认证方法及系统，所述方法包括：客户端对注册的用户名进行加密并发送至控制器；控制器将注册的用户名密文发送至第一服务器；客户端对登录的用户名进行加密并发送至控制器；控制器将登录的用户名密文发送至第二服务器；第一服务器根据注册的用户名密文，计算第一中间值并发送至第二服务器；第二服务器根据登录的用户名密文，计算第二中间值并发送至第一服务器；第一服务器根据第二中间值，计算第一最终值并发送至控制器；第二服务器根据第一中间值，计算第二最终值并发送至控制器；控制器根据第一最终值和第二最终值，判断用户身份是否合法。本发明能够有效地抵御线下恢复攻击，显著地提高安全性。
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公开(公告)号：CN107239965A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710249662.6
申请日：2017-04-17
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06Q30/0212 , G06K7/1417 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种基于多项式插值的商品抽奖方法，包括步骤：每一个产品对应一个序列号，序列号的全部或者其一部分用于生成一个多项式；将所述序列号转化为二维码，贴在产品外包装处，将验证码贴于产品内包装；用户使用专用APP扫描所述二维码，专用APP根据所述序列号重构多项式；用户输入验证码，所述专用APP计算验证码是否在所述多项式曲线上，以验证产品是否是正品；若产品是正品，则所述专用APP将所述多项式曲线发送到服务器端；所述服务器端计算所述多项式曲线是否与保存在服务器端的一个几何区域相交，以验证产品是否中奖。与现有技术相比，本发明的服务器端只需要保存很少的数据，减轻了服务器的压力，加快了验证速度。
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公开(公告)号：CN106254477A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610649229.7
申请日：2016-08-09
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: H04L67/1097 , H04L63/0428 , H04L67/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多公共云的分布式数据上传方法，包括步骤文件的上传、密钥的上传和存储目录树的上传。本发明还公开了一种基于多公共云的分布式数据下载方法，包括步骤存储目录树的下载、文件的下载、密钥的下载和解密密文文件。与现有技术相比，本发明更安全且用户只需要把秘密值x文件从PC端拷贝到移动端，即可进行上传、下载、删除、查询文件的操作。
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