一种基于特征值比对的智能家居设备识别方法

    公开(公告)号:CN109782631A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910038295.4

    申请日:2019-03-08

    Abstract: 本发明属于智能家居设备网络信息交互技术领域,具体涉及一种基于特征值比对的智能家居设备识别方法,包括通过无线抓包工具抓取智能家居与路由器之间通信的数据包,然后对数据包进行过滤并将过滤后的数据包进行解析,提取其中的IP地址、目的端口号以及心跳包等特征值。通过与数据库中的数据比对分析来判断智能家居设备的厂商及具体型号等信息,并将识别结果传递给操作系统或后台系统;本发明针对不同的智能家居设备,对不同的特征值赋予不同的权值,通过权值的累加和与阈值的大小进行比较得出识别结果,而且识别的准确率高,该种方法可以应用在多套智能家居设备管理与控制上。

    一种超声图像多任务学习方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119941684A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510034584.2

    申请日:2025-01-09

    Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种超声图像多任务学习方法;包括:获取乳腺肿瘤图像并对其进行预处理,将预处理后的图像输入到训练好的模型中进行处理,得到乳腺肿瘤图像分割和分类结果;乳腺肿瘤图像分割和分类模型为U型编码器‑解码器结构,包括下采样路径、多任务瓶颈块、分类块、特征聚合块和上采样路径;下采样路径由第一、第二、第三和第四编码器组成,上采样路径由第一、第二、第三和第四解码器组成;多任务瓶颈块连接下采样路径、分类块和上采样路径,下采样路径与上采样路径间通过特征聚合块实现跳跃连接;本发明弥合编码器和解码器之间的语义差距,增强了分割和分类之间的协同作用,提高分割和分类结果的准确性。

    一种基于特征值比对的智能家居设备识别方法

    公开(公告)号:CN109782631B

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN201910038295.4

    申请日:2019-03-08

    Abstract: 本发明属于智能家居设备网络信息交互技术领域,具体涉及一种基于特征值比对的智能家居设备识别方法,包括通过无线抓包工具抓取智能家居与路由器之间通信的数据包,然后对数据包进行过滤并将过滤后的数据包进行解析,提取其中的IP地址、目的端口号以及心跳包等特征值。通过与数据库中的数据比对分析来判断智能家居设备的厂商及具体型号等信息,并将识别结果传递给操作系统或后台系统;本发明针对不同的智能家居设备,对不同的特征值赋予不同的权值,通过权值的累加和与阈值的大小进行比较得出识别结果,而且识别的准确率高,该种方法可以应用在多套智能家居设备管理与控制上。

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