公开(公告)号：CN119323823A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411477403.5

申请日：2024-10-22

Applicant: 大连东软信息学院

Inventor： 刘帅 ,  崔恒吉 ,  王新伟 ,  石鑫 ,  王洪岩 ,  曾令威 ,  周伊佳 ,  葛浩楠

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/72 ,  G06V10/74 ,  G06T5/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于虹膜卷积信息自动化分析的身份验证方法，S1：分别获取模板虹膜灰度图像和测试虹膜灰度图像；S2：将模板虹膜灰度图像和测试虹膜灰度图像转化为归一增强图像；S3：对归一增强图像进行卷积处理；S4：进行规范化操作据；S5：进行池化操作；S6：对模板虹膜池化数据进行扩充操作；S7：对模板虹膜扩充数据进行分析，得到模板虹膜识别参数范围；S8：将测试人员的测试虹膜池化数据与模板虹膜识别参数范围进行匹配，得到身份验证结果。本发明降低了人在识别模型构造过程中的作用，减少阈值设定的人工参与流程，提高了虹膜识别过程的自动化程度，降低了识别模型对数据的敏感度以提高识别模型的自适应性。

公开(公告)号：CN116051996A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310058257.1

申请日：2023-01-13

Applicant: 大连东软信息学院

Inventor： 贾宁 ,  郑纯军 ,  王庆军 ,  王锡纲 ,  王洪岩 ,  王江浩 ,  崔新明 ,  王文腾

IPC: G06V20/10 ,  G01D21/02 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息的二阶段农作物生长预测方法，包括采集农作物的生长状态的视频图像，并记录视频图像拍摄时间；提取视频图像中的关键区域获取特征图；基于3D卷积神经网络识别模型对特征图进行识别训练获取获得完整的农作物生长状态的数据；通过传感器采集农作物周边生长环境的实时数据，对不同的实时数据与完整的农作物生长周期数据进行相关性分析并排序，获得相关性特征列表；相关性特征列表基于预测农作物生长模型预测农作物生长状况。解决了现有农业图像脱离真实的应用场景，使结果无法迁移至现实的作物种植中，且个性化因素较强，稳定度不高，同时，对单个模态的农作物数据进行分析和预测，使得农作物生长预测精度不高的问题。