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公开(公告)号：CN116506455A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310342859.X
申请日：2023-03-31
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 一种基于神经网络的杀虫物联网多媒体数据压缩方法，属于数据处理技术领域，包括：预处理用于训练的杀虫灯音频数据，构建训练数据集；获取训练数据集的梅尔频率倒谱图训练神经网络；获取待压缩的杀虫灯音频数据；使用训练好的神经网络模型处理待压缩的杀虫灯音频数据，得到二进制文件；通过预先构建训练数据集并获取数据集的梅尔频率倒谱图，使用音频的梅尔频率倒谱图对生成式对抗网络进行训练，得到用于数据压缩的网络模型，以提高音频数据压缩模型过程中的待传输数据的压缩率，大幅减少神经网络模型的计算量和所需参数量。
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公开(公告)号：CN112288167A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011189779.8
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种位置受限的太阳能杀虫灯节点部署方法，包括：将边界不规则的监测区域离散化为网格点，基于所述网格点构建区域网格点集；提取区域网格点集中的网格点，根据预定在田埂上的候选位置，构建网络节点；提取区域网格点集中的网格点，围绕所述网络节点构建覆盖网格点集；构建覆盖网格点集的覆盖率和重叠率计算模型，获取网络节点构建方案；基于网络节点构建方案，对边界不规则的监测区域进行太阳能杀虫灯节点部署。本发明以所构建覆盖网格点集的覆盖率最大、重叠率最小为目标，获取网络节点构建方案的过程中，起始于边界不规则区域的独立边界，利用近似算法进行求解，具有较快的寻优收敛速度，能够快速并且精准的获得最优部署方案。
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公开(公告)号：CN116347377B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310177087.9
申请日：2023-02-28
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于太阳能杀虫灯物联网的害虫密集区域定位方法和系统，基于太阳能杀虫灯物联网，通过拓扑结构平面化处理及两次线性规划，考虑了户外环境中非对称通信链路的问题，在处理非对称通信链路的基础上，结合害虫密集区域内外边界信息，构建害虫密集区域多边形边界，从而精确的界定害虫密集区域的范围，可以将害虫密集区域完整的检测出来，大大提高了害虫密集区域监测的精度，增加了害虫密集区域检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116347377A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310177087.9
申请日：2023-02-28
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于太阳能杀虫灯物联网的害虫密集区域定位方法和系统，基于太阳能杀虫灯物联网，通过拓扑结构平面化处理及两次线性规划，考虑了户外环境中非对称通信链路的问题，在处理非对称通信链路的基础上，结合害虫密集区域内外边界信息，构建害虫密集区域多边形边界，从而精确的界定害虫密集区域的范围，可以将害虫密集区域完整的检测出来，大大提高了害虫密集区域监测的精度，增加了害虫密集区域检测的准确性。
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