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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：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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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN106251493A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610566928.5
申请日：2016-07-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G07F17/00
CPC classification number: G07F17/0092 , G07F17/0042
Abstract: 本发明公开了一种基于多二维码模式识别的物品入库系统及其方法，包括多个容器，容器用于盛放需要入库的物品，且每个容器上贴有二维码；至少一个扫描器，扫描器包括图像识别单元、与图像识别单元相连的信息处理单元和与信息处理单元相连的显示单元；服务器，服务器连接扫描器，服务器用于存储每个物品的二维码信息，包括物品ID、容器ID，物品信息和物品位置信息；和至少一个柜子，柜子上贴有表示柜子内每个位置的多个二维码；其中物品入库后，在服务器中将容器二维码与柜子上的表示柜子每个位置的二维码相对应。本发明可一次性识别多个二维码的位置，可将多个物品一次性入库，大幅度提高了物品入库速度。
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公开(公告)号：CN113781284B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202110734868.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度注意自编码器的零水印构造方法，包括水印构造和水印提取；水印构造：构造零水印M，将零水印M在知识产权信息数据库进行注册，使水印信息得到保存；水印提取包括：获得待测图像特征:将待检测载体图片将待检测载体图片作为自编码器输入，编码器输出待检测载体图片的特征矩阵B′；获取二值矩阵:利用矩阵B′的每个元素的值B′x,y与矩阵B′的均值T′的大小关系构造二值矩阵C′；恢复水印：将矩阵C′与零水印M进行异或运算得到恢复的水印图像W′。本发明利用卷积自编码器和注意力机制来提取图像的特征，提取的特征更稳定和具有代表性，本发明采用了对抗训练，这保证了模型的鲁棒性，使得该发明的水印算法能够抵抗大部分攻击。
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公开(公告)号：CN116010696A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310005366.7
申请日：2023-01-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种融合知识图谱和用户长短期兴趣的新闻推荐方法、系统及介质，该方法包括：获取用户的历史点击新闻列表和多篇候选新闻，并分别输入新闻语义编码器，得到历史点击新闻表示列表和候选新闻表示；新闻语义编码器先分别学习不同类型的新闻表示，再将所有新闻表示聚合成统一的新闻表示；将历史点击新闻表示列表输入用户兴趣编码器，得到用户的兴趣表示；用户兴趣编码器包括注意力模块和GRU网络，分别从历史点击新闻序列中学习用户的长期兴趣和短期偏好；将候选新闻表示和兴趣表示输入点击预测器，得到候选新闻的点击得分，进而得到新闻推荐列表并推荐给用户。本发明通过构建新闻语义编码器和用户兴趣编码器，提升了新闻推荐的性能。
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