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公开(公告)号：CN119065033A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411237961.4
申请日：2024-09-05
Applicant: 海南大学
IPC: G01W1/10 , G06N3/04 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及气象预测领域，公开了一种台风生成预测方法、装置、设备及介质，包括：获取目标区域不同历史时刻的多种原始气象数据并进行处理，得到气象样本集；将气象数据样本集输入至时空预测神经网络中进行训练和测试，得到多源气象预测模型；多源气象预测模型是台风生成预测模型的第一部分；获取目标区域的历史台风气象数据并进行处理，得到标注有台风位置的台风数据样本集；将台风数据训练集输入至目标检测神经网络中进行训练和测试，得到台风识别模型；台风识别模型是台风生成预测模型的第二部分；将目标区域的待测气象数据输入至台风生成预测模型中，输出未来台风生成的时间和位置。这样同时满足了高效、准确预测台风生成时间和位置的需求。
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公开(公告)号：CN118761467A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410892770.5
申请日：2024-07-04
Applicant: 海南智时空科技合伙企业(有限合伙) , 海南大学
IPC: G06N5/025 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/2415 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开一种基于条件级联蒸馏的知识迁移方法，云端服务器构建模型并下发至若干个所述端设备；每个端设备采集训练数据并输入至下发的模型中迭代训练，获得训练好的端设备模型，端设备将训练好的端设备模型更新上传至云端服务器；通过级联蒸馏使得各个端设备模型吸收云端模型的知识；云端服务器接收若干个端设备模型更新并通过加权聚合算法进行聚合和通信优化，将优化后的全局模型并下发至端设备；端设备采集待检测数据并输入至优化后的全局模型中，获得检测结果。本发明不仅提高了模型泛化能力，还显著减少了模型更新过程中的通信成本，实现了在保护端设备数据隐私的前提下，协同多方训练生成性能更优的全局模型。
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公开(公告)号：CN114195610A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210002836.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 海南大学
IPC: C07C1/32 , C07C15/52 , C07C15/50 , C07C17/263 , C07C25/28 , C07C41/30 , C07C43/215
Abstract: 本发明提供了一种E式内部烯烃类化合物的合成方法，该方法以有机季铵盐和苄基砜类化合物为原料，在碱的促进作用下制备E式内部烯烃类化合物。该方法具有原料廉价易得、反应操作简单、副反应少、条件温和、高效、经济等优点；解决了传统内部烯烃制备过程中发生羟醛缩合副反应、产物立体选择性不高、对过渡金属的依赖以及相应的金属残留问题。
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公开(公告)号：CN120021603A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510183791.4
申请日：2025-02-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及薯类作物田间植保技术领域，具体涉及一种应用于薯类的田间双层喷药机器人及控制方法，旨在解决现有技术中喷洒精准度不足、药液浪费及无法自主导航的问题。该机器人配备有双层喷药装置，通过后喷药装置和下喷药装置，分别对植株冠层、底部和薯垄进行精准分层喷洒。机器人采用视觉系统实时监测植株高度及病害分布信息，控制装置根据病害种类和严重程度自动调整水箱、杀虫药箱和杀菌药箱的药液配比，实现药剂的精确混合和节约。机器人通过实时监测药液存量和自动调整喷洒浓度，保证连续作业。作业结束后机器人能够自动生成药量喷洒图。本发明适用于薯类等根茎类作物的病虫害防治，能够有效提高喷洒效率，减少药剂用量，并降低人力成本。
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公开(公告)号：CN119014388A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411219483.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 海南大学
IPC: A01M7/00
Abstract: 本发明专利公开了一种可实时探测作物冠层孔隙结构及病虫害分布的无人地面自动对靶施药车，包括孔隙分布探测系统、对靶控制系统、喷施系统、动力系统、和人机交互界面设计。通过传感器组获取辣椒植株的分布状态，处理后得到植株分布图并计算病虫害分布情况和植株形态特点，通过物联网模块上传至云端服务器，并与其他上位机进行实时数据共享，可以通过人机交互界面以手机或电脑网页等形式访问相关参数；同时，将相关参数传递给机载控制系统，经处理后生成控制信号、响应信号传输给动力和喷施系统。本发明能够精准靶向喷药，适应多种作物，能够减少喷药过程中的农药浪费和污染，解决同类产品智能化水平低、成本高等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118379371A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410451250.0
申请日：2024-04-16
Applicant: 海南大学
IPC: G06T9/00 , G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习模型的水下图像压缩和重构方法，获取水下图像；利用基于深度学习的VQ‑VAE‑2模型作为基础，提出了两种微调模型结构NVQ(Narrow Vector Quantized)模型和VQI(Vector Quantized index)模型；将所述水下图像输入微调模型中，对水下图像进行压缩和重构。本发明设计了两个图像压缩模型NVQ模型和VQI模型，使得在降低图片重构清晰度保证主体可见的情况下，大幅度减少传输数据量，对固定水下情景图进行压缩与重构，能较及时把水下图像反映回陆地上。
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公开(公告)号：CN119295945A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411510605.5
申请日：2024-10-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/045 , G06V10/764 , G06N3/0985 , G06V10/82 , G06N20/20 , G06N3/0464 , G06V10/762 , G06F17/10 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及粮食作物种子人工智能活力检测领域，尤其基于序列到序列的玉米种子活力光谱深度学习检测方法，其技术方案包括：获取玉米种子的高光谱数据，标定玉米种子强活力和弱活力两个类别，搭建多头注意力序列到序列网络模型，将每颗玉米种子的平均光谱导入多头注意力序列到序列网络模型，获取重建的玉米种子平均光谱，将玉米种子的平均光谱导入优化后的多头注意力序列到序列网络模型激活不同光谱深度特征，将光谱深度特征输入集成学习模型进行优化迭代，设置超参数初始值，调整网络模型的超参数，生成玉米种子活力检测模型，有效解决训练时间过长的问题，打破深度学习对玉米种子活力检测的制约与局限，实现快速、高效且无损的玉米种子活力检测。
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公开(公告)号：CN118761467B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410892770.5
申请日：2024-07-04
Applicant: 海南智时空科技合伙企业(有限合伙) , 海南大学
IPC: G06N5/025 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/2415 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开一种基于条件级联蒸馏的知识迁移方法，云端服务器构建模型并下发至若干个所述端设备；每个端设备采集训练数据并输入至下发的模型中迭代训练，获得训练好的端设备模型，端设备将训练好的端设备模型更新上传至云端服务器；通过级联蒸馏使得各个端设备模型吸收云端模型的知识；云端服务器接收若干个端设备模型更新并通过加权聚合算法进行聚合和通信优化，将优化后的全局模型并下发至端设备；端设备采集待检测数据并输入至优化后的全局模型中，获得检测结果。本发明不仅提高了模型泛化能力，还显著减少了模型更新过程中的通信成本，实现了在保护端设备数据隐私的前提下，协同多方训练生成性能更优的全局模型。
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公开(公告)号：CN114195610B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210002836.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 海南大学
IPC: C07C1/32 , C07C15/52 , C07C15/50 , C07C17/263 , C07C25/28 , C07C41/30 , C07C43/215
Abstract: 本发明提供了一种E式内部烯烃类化合物的合成方法，该方法以有机季铵盐和苄基砜类化合物为原料，在碱的促进作用下制备E式内部烯烃类化合物。该方法具有原料廉价易得、反应操作简单、副反应少、条件温和、高效、经济等优点；解决了传统内部烯烃制备过程中发生羟醛缩合副反应、产物立体选择性不高、对过渡金属的依赖以及相应的金属残留问题。
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公开(公告)号：CN221779579U
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202420561912.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本实用新型涉及风力发电设备技术领域，尤其涉及一种海上漂浮式风机，包括漂浮基础平台与风机本体，风机本体固设于漂浮基础平台上，漂浮基础平台底部设置有浮台，浮台底部固设有系泊组件，风机本体与漂浮基础平台之间设置有风机固定组件，漂浮基础平台外侧环面上固设有多组扰流组件，该设计解决了现有技术中由于漂浮式风机是浮动的，会受到海浪、海流和风力等因素的影响，导致稳定性问题，会影响风机的发电效率和运行寿命的问题。本实用新型优化了原有漂浮式风机的基础平台结构，提高了漂浮式风机在海绵上的稳定性，保证风机的正常运行，且能够减少海浪、海流和风力等因素对漂浮式风机的影响，能够适应复杂海洋环境。
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