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公开(公告)号：CN109612513B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201811541556.6
申请日：2018-12-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模高维传感器数据的在线式异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立深度信念网络‑1/4球面支持向量机混合模型对数据进行降维和检测；（103）、利用历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集传感器数据；（105）、创建滑动窗口，实现在线检测技术；（106）、利用上面训练好的混合模型对传感器采集的数据进行检测；（107）、输出检测后所有的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，在大大地提高了异常数据检测的正确率的同时大大降低了检测时间。
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公开(公告)号：CN106211168A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610567721.X
申请日：2016-07-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04W12/12
CPC classification number: H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种结合基站信息判定位置数据真伪的系统和方法，系统包括采集终端、处理平台，其中采集终端采集基站数据、GPS数据，经过数据处理模块整合后，通过通信模块发送至处理平台；方法使用基站服务小区的经纬度作为绝对参考，计算位置数据是否在小区覆盖范围内，从而进行真伪判定。本发明创新提出一种新的判定方法和系统，能够对大数据时代的位置数据真实性和有效性进行判定。
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公开(公告)号：CN106130780A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610567722.4
申请日：2016-07-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/0677 , H04L41/0604
Abstract: 本发明公开了一种基于静态贝叶斯模型的IP网络故障定位方法，一方面通过新增疑似故障过滤模块，消除了网络噪声对探测结果的影响，大大提升故障定位准确度；另一方面通过新增故障预处理模块，计算最优故障集合，大大降低了现有算法的复杂度，从而适用于大规模网络拓扑。
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公开(公告)号：CN105282436A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510556182.5
申请日：2015-09-02
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式的农业物联网图像采集装置，包括型号为S3C2440的嵌入式微处理器，嵌入式微处理器中设置有Linux操作系统，嵌入式微处理器上接入有3G模块、摄像头接口、时钟电路、LCD接口、JTAG接口、串口电路、电源及复位电路、SDRAM、NOR-FLASH、NAND-FLASH。本发明可根据用户在节点应用程序的设置或远端用户的命令，实现节点图像周期或随机的实时采集和3G无线传输，完成对作物生长情况的图像信息的实时分析采集，为增产增收提供基础。
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公开(公告)号：CN110826642A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911116431.3
申请日：2019-11-15
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种针对传感器数据的无监督异常检测方法，包括以下步骤：(101)、获取历史数据；(102)、建立训练模型，通过历史数据对训练模型进行训练；(103)、重新以固定时间间隔获取实时采集的传感器数据；(104)、对实时采集的传感器数据进行检测；(105)、输出检测出的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在线式无监督检测技术的方法，在大大地提高了异常数据检测的正确率的同时大大降低了检测时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107966137A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711173663.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G01C11/12 , G06T3/4038 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种TDICCD拼接区图像的卫星平台颤振探测方法，包括以下步骤：1)重叠图像的获取，利用时间延迟积分电荷耦合器件拼接区获得重叠图像。2)相对成像位置差的计算，对两幅重叠图像进行精确密集匹配处理，获得同名匹配点，计算同一目标在两幅重叠图像中的相对成像位置差；3)卫星平台颤振的估计，根据相对成像位置差，估计卫星平台颤振。本发明能有效解决颤振探测准确度低、仅能探测若干孤立频率点的问题，为卫星平台提供一种高精度、较宽频段内全覆盖的颤振探测方法，从而提高卫星姿态探测能力和遥感图像信息提取的准确度。
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公开(公告)号：CN106647754A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611182127.5
申请日：2016-12-20
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种果园履带机器人路径规划方法，利用C#结合ArcGIS Engine二次开发编程实现农用机器人基于A*和B样条算法的路径规划软件平台，首先需要绘制用于农用机器人路径规划的地图；再基于ArcGIS Engine组件和C#语言的Windows桌面应用软件的开发；在此基础上编写A*算法以实现机器人最短路径规划及B样条曲线算法平滑路径，进而实现农用机器人最优路径规划。本发明实现了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划，实现了农用机器人根据最优路径运行，从而提高农业作业的高效化和智能化。
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公开(公告)号：CN106054598A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610297395.5
申请日：2016-05-05
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G05B13/042 , G05B11/42 , G05D1/021
Abstract: 本发明公开了一种机器人自适应转向单神经元PID控制方法，首先建立机器人转向系统的转向模型，然后构建RBF神经网络，最后构建PID控制系统。本发明针对机器人转向系统的机械结构及数学模型的特点，设计了基于RBF在线辨识的机器人转向单神经元PID控制，将RBF神经网络与单神经元PID控制相结合应用于非线性的机器人转向系统，既充分利用了RBF神经网络最佳逼近性能的特点和单神经元适应性强的优点，也克服了PID控制中学习算法的不足。
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公开(公告)号：CN109784417B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910078350.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明实施方式提供一种黑毛猪肉图像的识别方法，属于黑毛猪肉的新鲜度识别技术领域。所述识别方法包括：预设一残差网络模型；采用预设的数据库对残差网络模型进行训练，初始化残差网络模型的参数和残差网络模型的各个变量的权重，其中，数据库包括至少一张猪肉的图像；将LReLU函数作为自适应网络的激活函数；采用预设的样本集再次训练残差网络模型，其中，样本集包括至少一张黑毛猪肉的图像；输出残差网络模型；采用残差网络模型识别黑毛猪肉图像。该黑毛猪肉图像的识别方法提高了黑毛猪肉图像新鲜度的识别率。
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公开(公告)号：CN110309886A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910610145.6
申请日：2019-07-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无线传感器高维数据异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立DBN-QSSVM混合模型；（103）、利用传感器历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集待检测的传感器测试数据；（105）、利用（103）中训练好的DBN-QSSVM混合模型对传感器测试数据进行异常检测；（106）、输出传感器测试数据中的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，可以在不降低数据异常检测方法准确性的情况下，大大降低该方法的空间和时间复杂度，从而更加适用于大规模高维数据异常检测。
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