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公开(公告)号：CN112398640B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011266384.3
申请日：2020-11-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L9/06 , H04L67/10 , H04L67/104 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种优化的区块链共识算法，所述区块链网络中的节点：所述区块链网络中的节点中包括保留Fabric框架的Peer节点和Orderer节点；所述Primary节点为主节点，且Primary节点为任一时间段内提交大量交易的唯一节点，所述节点状态：每个Peer节点都有一个状态标识，标明自己是处于无请求状态、已发送请求状态/等待生成区块状态或是大数据量录入请求状态这三个状态中的任一个；所述Status List状态列表：每个Peer节点维护一张状态列表，且上面记录着能访问到其他节点的必要信息以及节点状态。本申请中不同的阶段由不同的节点参与，不需要全网的节点都参加，网络的性能和扩展性得到优化。
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公开(公告)号：CN108050929A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711138118.0
申请日：2017-11-16
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G01B11/002 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及植物根系空间分布技术领域，更具体地，涉及一种测量植物根系空间分布的方法和测量系统，对原始根系视频资料进行图像分割，利用投票原理确定原植物根系骨架点所属的空间范围；利用投票原理在图像中检测根系点，并利用椭圆方程计算椭圆中心纵坐标；利用椭圆中心纵坐标值确定原始根系在生长介质的不同水平层的位置，根据椭圆长半轴方向端点坐标，所处的方向确定根系在生长介质的不同水平区域方向的位置。本发明根据得到原始根系的比例数据，利用该比例数据可量化植物根系形态、构型的三维参数和进行原位及动态观察，为根系生物学、植物营养学、植物生理学及植物生长计算机仿真等学科领域的科学研究提供便利。
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公开(公告)号：CN118798959A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410938480.X
申请日：2024-07-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于组合模型的鸡蛋价格预测方法，本发明利用STL将鸡蛋价格的原始序列分解为三个成分：趋势分量、季节分量以及剩余分量，进一步利用三个不同的预测模型(SVR、SARIMA、LSTM)分别对三个成分进行预测，通过季节性分解和组合模型，本发明能够改善现有单一预测模型中无法同时捕捉鸡蛋价格序列中的季节性成分、非平稳性成分的缺陷，即本发明能够准确捕捉鸡蛋价格的波动规律，以使得本发明能够实现对鸡蛋未来短期价格的准确预测，从而更好地为农民、批发商提供决策支持和市场洞察，以促进鸡蛋产业的可持续发展和供需平衡。
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公开(公告)号：CN109194727B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201810957921.5
申请日：2018-08-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L29/08 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的约束感知服务组合方法，包括：根据功能/非功能特性、用户偏好和信任度，选择候选的第三方服务平台/服务，并查询和获取内容服务；组合问题求解器基于不同的优化目标为用户生成多个方案；当用户约束过于严格导致过约束问题时，过约束问题求解器感知用户约束的偏好程度顺序，生成最大的纠正约束松弛集合，调用组合问题求解器重新生成方案；通过用户约束引导机制综合考虑方案‑用户约束的满足程度，方案的代表性和方案集合的多样性，并感知用户反馈，重复为用户返回最合适的k个方案，直至用户满意为止。本发明同时解决了由于过于严格的用户约束所导致的过约束问题，以及用过宽松的用户约束所导致的解过多的问题。
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公开(公告)号：CN120047994A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411970781.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于EML‑SlowFast的狮头鹅行为识别方法，本发明的EML‑SlowFast模型将SlowFast模型的Slow路径的主干网络中的3DResNet模块替换为ECAbneck模块，从而提高了模型对狮头鹅行为的静态特征的提取能力；此外，本发明还将SlowFast模型的Fast路径的主干网络中的3DResNet模块替换为LGLE模块，该LGLE模块能够同时提取狮头鹅行为的局部特征和全局特征，增强模型对狮头鹅行为动作的长程时空特征的建模能力，使得模型能够更加有效地捕捉狮头鹅行为动作的时间性，增强了模型对狮头鹅行为的动态特征的提取能力。通过上述方式，本发明能够准确、有效地对实际养殖场景中的狮头鹅行为进行识别，具有识别精度高、泛用性强、速度快的特点，为实现狮头鹅养殖场智能化管理提供技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135329A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410443070.8
申请日：2024-04-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/20
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的多种茶叶的识别方法，包括以下步骤：S1：获取茶叶的数据集，其中数据集包括有多种不同的茶叶图像；S2：对数据集进行预处理；S3：将数据集中的茶叶图像输入到Transformer网络模型中进行训练，以得到茶叶图像对应的特征图；S4：对特征图进行分类识别，以得到茶叶的分类结果。本发明利用Transformer网络模型学习不同茶叶的纹理与叶脉特征，实现对茶叶的自动分类识别，有效提高识别效率，且模型结构简单；另外，Transformer网络模型可以获得茶叶图像的全局视野，其对茶叶图像有较好的特征提取表征能力，从而能够有效地提高茶叶的分类识别精度。
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公开(公告)号：CN108050929B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201711138118.0
申请日：2017-11-16
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及植物根系空间分布技术领域，更具体地，涉及一种测量植物根系空间分布的方法和测量系统，对原始根系视频资料进行图像分割，利用投票原理确定原植物根系骨架点所属的空间范围；利用投票原理在图像中检测根系点，并利用椭圆方程计算椭圆中心纵坐标；利用椭圆中心纵坐标值确定原始根系在生长介质的不同水平层的位置，根据椭圆长半轴方向端点坐标，所处的方向确定根系在生长介质的不同水平区域方向的位置。本发明根据得到原始根系的比例数据，利用该比例数据可量化植物根系形态、构型的三维参数和进行原位及动态观察，为根系生物学、植物营养学、植物生理学及植物生长计算机仿真等学科领域的科学研究提供便利。
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公开(公告)号：CN118864852A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410893900.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV8的狮头鹅检测方法，本发明的狮头鹅检测模型为基于YOLOV8模型的改进：第一，将YOLOV8模型的主干网络中除了第一个CBS模块之外的其余CBS模块均替换为RFAConv模块，提高了主干网络对狮头鹅的特征提取能力；第二，将YOLOV8模型的特征融合网络替换为CCFM网络，能够增强模型对不同尺度的狮头鹅对象的检测能力，使得大尺寸和小尺寸的狮头鹅都能检测到；第三，将YOLOV8模型的检测头替换为DyHead模块，以使得模型能够有效地检测被遮挡的狮头鹅。综上，本发明提高了复杂背景、小目标、密集遮挡等复杂场景下的狮头鹅识别准确率，能够有效识别实际养殖场景中的狮头鹅，为实现狮头鹅养殖场智能化管理提供技术支持。
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公开(公告)号：CN112398640A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011266384.3
申请日：2020-11-13
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种优化的区块链共识算法，所述区块链网络中的节点：所述区块链网络中的节点中包括保留Fabric框架的Peer节点和Orderer节点；所述Primary节点为主节点，且Primary节点为任一时间段内提交大量交易的唯一节点，所述节点状态：每个Peer节点都有一个状态标识，标明自己是处于无请求状态、已发送请求状态/等待生成区块状态或是大数据量录入请求状态这三个状态中的任一个；所述Status List状态列表：每个Peer节点维护一张状态列表，且上面记录着能访问到其他节点的必要信息以及节点状态。本申请中不同的阶段由不同的节点参与，不需要全网的节点都参加，网络的性能和扩展性得到优化。
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公开(公告)号：CN109194727A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810957921.5
申请日：2018-08-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L29/08 , G06F16/958
CPC classification number: H04L67/02 , H04L69/329
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的约束感知服务组合方法，包括：根据功能/非功能特性、用户偏好和信任度，选择候选的第三方服务平台/服务，并查询和获取内容服务；组合问题求解器基于不同的优化目标为用户生成多个方案；当用户约束过于严格导致过约束问题时，过约束问题求解器感知用户约束的偏好程度顺序，生成最大的纠正约束松弛集合，调用组合问题求解器重新生成方案；通过用户约束引导机制综合考虑方案-用户约束的满足程度，方案的代表性和方案集合的多样性，并感知用户反馈，重复为用户返回最合适的k个方案，直至用户满意为止。本发明同时解决了由于过于严格的用户约束所导致的过约束问题，以及用过宽松的用户约束所导致的解过多的问题。
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