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公开(公告)号：CN119600592A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411666916.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于跨模态深度学习的食物烹饪状态检测方法及系统，包括采集食品烹饪数据集，利用改进型Yolo模型提取图像特征；使用UMAP对图像特征进行降维后进行成熟度分级；利用TCN时间序列模型提取温度‑时间序列特征；融合图像特征和温度‑时间序列特征；训练ViT模型，并使用自适应机制改进的冠豪猪优化算法CPO对训练ViT模型超参数的设置进行智能寻找最优解；识别食物的烹饪状态；本发明通过轻量级多模态注意力机制模块实现图像特征与时间序列特征的最佳权重调整及加权融合；本发明还引入了基于冠豪猪优化算法(CPO)的ViT模型超参数优化策略，提高了模型检测精度，实现对食物烹饪状态的实时监测与评估。
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公开(公告)号：CN118707573B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410704694.0
申请日：2024-06-03
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于密植郁闭环境的高精度定位方法及系统，该方法包括：将无源GNSS差分定位系统部署于场景中；记录所述无源GNSS差分定位系统的定位数据；计算定位差分序列；获取姿态信息；差分解析运算，得到初步定位校正数据；根据姿态信息时间序列和初步定位校正数据，分别进行多源异构融合和滤波处理，得到高精度定位模型；对高精度定位模型中的原始数据序列进行噪声优化和特征提取处理，并输入至高精度定位模型中，得到高精度定位数据。该系统包括UM982‑GNSS主定位模块、ZED‑F9P辅定位模块、BT‑800S全频天线和高精度定位处理模块。通过使用本发明，能够提高复杂条件下的定位精度。本发明可广泛应用于定位领域。
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公开(公告)号：CN118707573A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410704694.0
申请日：2024-06-03
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于密植郁闭环境的高精度定位方法及系统，该方法包括：将无源GNSS差分定位系统部署于场景中；记录所述无源GNSS差分定位系统的定位数据；计算定位差分序列；获取姿态信息；差分解析运算，得到初步定位校正数据；根据姿态信息时间序列和初步定位校正数据，分别进行多源异构融合和滤波处理，得到高精度定位模型；对高精度定位模型中的原始数据序列进行噪声优化和特征提取处理，并输入至高精度定位模型中，得到高精度定位数据。该系统包括UM982‑GNSS主定位模块、ZED‑F9P辅定位模块、BT‑800S全频天线和高精度定位处理模块。通过使用本发明，能够提高复杂条件下的定位精度。本发明可广泛应用于定位领域。
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