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公开(公告)号：CN118886343B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118799507A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411287593.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/136
Abstract: 一种土壤团聚体三维孔隙结构的渐进式生成方法。属于信息化图像处理技术领域，具体涉及土壤团聚体结构特征分析技术领域。其解决了现有的生成对抗网络无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题。针对现有生成模型无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题，对生成对抗网络框架进行适应性改进，能够自动、快速生成大量较为清晰、视觉效果逼真、具有多样性的土壤团聚体孔隙三维结构；将原始生成对抗网络的一次性生成过程，改为渐进式生成过程，能够捕捉孔隙结构在特定分辨率下的整体分布特性，而非仅仅关注单个子样本的具体细节特征，从而实现更好的生成效果。
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公开(公告)号：CN118886343A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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公开(公告)号：CN116894851B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311159455.3
申请日：2023-09-11
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种土壤CT图像孔隙提取方法和系统，涉及土壤图像处理领域。解决现有土壤孔隙提取容易受到噪声影响，导致土壤CT图像孔隙提取不准确的问题。所述方法包括：建立基于多阈值土壤CT图像分割的数学模型，并进行图像分割，获取分割后的图像；构建土壤CT图像分割初始阈值集；根据自适应权重搜索策略对土壤CT图像分割初始阈值集进行更新，获取局部最优阈值集；根据差分进化策略对全局进行搜索，并更新局部最优阈值集；计算每个阈值的信息熵；迭代更新，迭代次数大于或等于预设值为止，得到全局最优分割阈值集；根据全局最优分割阈值集中最优阈值分割原始土壤CT图像，获取土壤孔隙。本发明应用于土壤调节领域。
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公开(公告)号：CN118799507B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411287593.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/136
Abstract: 一种土壤团聚体三维孔隙结构的渐进式生成方法。属于信息化图像处理技术领域，具体涉及土壤团聚体结构特征分析技术领域。其解决了现有的生成对抗网络无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题。针对现有生成模型无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题，对生成对抗网络框架进行适应性改进，能够自动、快速生成大量较为清晰、视觉效果逼真、具有多样性的土壤团聚体孔隙三维结构；将原始生成对抗网络的一次性生成过程，改为渐进式生成过程，能够捕捉孔隙结构在特定分辨率下的整体分布特性，而非仅仅关注单个子样本的具体细节特征，从而实现更好的生成效果。
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公开(公告)号：CN116894851A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311159455.3
申请日：2023-09-11
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种土壤CT图像孔隙提取方法和系统，涉及土壤图像处理领域。解决现有土壤孔隙提取容易受到噪声影响，导致土壤CT图像孔隙提取不准确的问题。所述方法包括：建立基于多阈值土壤CT图像分割的数学模型，并进行图像分割，获取分割后的图像；构建土壤CT图像分割初始阈值集；根据自适应权重搜索策略对土壤CT图像分割初始阈值集进行更新，获取局部最优阈值集；根据差分进化策略对全局进行搜索，并更新局部最优阈值集；计算每个阈值的信息熵；迭代更新，迭代次数大于或等于预设值为止，得到全局最优分割阈值集；根据全局最优分割阈值集中最优阈值分割原始土壤CT图像，获取土壤孔隙。本发明应用于土壤调节领域。
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