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公开(公告)号:CN118314352A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410736895.9
申请日:2024-06-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域,具体是一种基于补丁级分类标签的农作物遥感图像分割方法,该方法使用patch级标注图像数据分别训练教师网络和学生网络,在教师网络的输出中,筛选出可靠的预测结果作为学生网络的伪标签,不可靠结果作为学生网络的负样本;利用学生网络的分类结果生成图像分割模型的像素级伪掩码,将学生网络不同编码阶段的特征图作为分割模型的伪标签;最后使用经过充分训练的学生模型作为主干网络,对测试集图像进行分割。本发明增强了对噪声和局部变化的鲁棒性,提高了模型泛化能力,有效减少图像标注质和量上的需求;通过多层伪监督缩小patch级标签和像素级标签之间的信息差距。
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公开(公告)号:CN111523055B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202010354818.9
申请日:2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/9535 , G06F16/332 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于农产品特征属性评论倾向的协同推荐算法及系统,解决目前电商平台中农产品推荐不够精准的问题;本发明改进传统协同过滤推荐算法只考虑用户评分的单一性,提出将用户评分结合评论情感倾向程度加权,用户评论中对农产品特征属性倾向进行量化,作为计算用户相似度的重要参数的改进方法,结合用户评分构建出用户点评模型矩阵;在计算用户相似度时使用矩阵代替传统推荐算法中用户评分进行计算,综合考虑用户评分和评论信息进行邻居集查找,最终确定推荐农产品集;本方法与传统协同过滤推荐算法相比,除了考虑评分之外,将不同用户评论信息中的潜在联系作为参数进行邻居集查找,有效地提高了电商平台中农产品推荐的精准度。
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公开(公告)号:CN111833311B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202010561990.1
申请日:2020-06-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的图像识别方法及在水稻病害识别上的应用,包括:获取包含目标对象的图像训练集;采用图像扩增和图像对比度调整对训练集图像进行数据增强处理;获取训练完成的深度学习网络,所述训练完成的深度学习网络通过图像训练集和构造的待训练深度学习网络经过训练获得,所述待训练深度学习网络的构造和训练基于辅助模型实现;获取待进行识别的图像,进行图像中目标对象的识别,本发明在深度学习网络的搭建和训练过程采用辅助模型来完成,利用已有的基于大数据集训练完成的网络模型,选择其中的部分权重参数和网络层搭建待训练网络模型,并通过输入图像训练集进行网络微调训练,显著缩短训练时间和提高分类准确度。
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公开(公告)号:CN110659864B
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN201910959303.9
申请日:2019-10-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种防碰撞可回收利用快递包装箱的方法,要解决的是现有快递包装箱回收利用方面的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,在快递包装箱上分别设置第一二维码和第二二维码,第二二维码记录着该快递包装箱对应的网页信息,第一二维码记录物流信息;步骤二,发货时用户扫描第一二维码和第二二维码并且输入用户信息,同时对第二二维码的网页信息进行更新;步骤三,用户扫描第二二维码,对该快递包装箱进行查看。本发明可以实现对快递包装箱的绿色回收利用,以二维码的形式来对快递包装箱多次利用和回收管理工作;本发明采用含IPA防碰撞算法的RFID标签进行仓库管理,解决商品出入库工作量大、效率低下、人员多等问题。
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公开(公告)号:CN111523055A
公开(公告)日:2020-08-11
申请号:CN202010354818.9
申请日:2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/9535 , G06F16/332 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于农产品特征属性评论倾向的协同推荐算法及系统,解决目前电商平台中农产品推荐不够精准的问题;本发明改进传统协同过滤推荐算法只考虑用户评分的单一性,提出将用户评分结合评论情感倾向程度加权,用户评论中对农产品特征属性倾向进行量化,作为计算用户相似度的重要参数的改进方法,结合用户评分构建出用户点评模型矩阵;在计算用户相似度时使用矩阵代替传统推荐算法中用户评分进行计算,综合考虑用户评分和评论信息进行邻居集查找,最终确定推荐农产品集;本方法与传统协同过滤推荐算法相比,除了考虑评分之外,将不同用户评论信息中的潜在联系作为参数进行邻居集查找,有效地提高了电商平台中农产品推荐的精准度。
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公开(公告)号:CN117557787B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410043522.3
申请日:2024-01-11
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464
Abstract: 本发明适用于目标检测领域,具体是一种基于改进yolov8的轻量化多环境番茄检测方法,包括:利用引入SimAM注意力机制的yolov8模型主干网络提取数据集图像的特征信息;采用轻量化检测结构Slim‑Neck改进yolov8模型中的neck检测模块,设置新的损失函数SIou,构建基于改进yolov8的目标检测模型;将划分的训练集放入改进的目标检测模型进行训练,得到改进模型,基于模型参数指标,对模型的每个模块进行消融实验,并与Faster‑RCNN、yolov8和yolov5模型进行对比实验,得到最终的番茄检测模型。本发明实现模型的轻量化,在保证了yolov8原本的检测速率的基础上,提高模型的泛化能力和多元环境下番茄检测的精度。
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公开(公告)号:CN110659864A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910959303.9
申请日:2019-10-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种防碰撞可回收利用快递包装箱的方法,要解决的是现有快递包装箱回收利用方面的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,在快递包装箱上分别设置第一二维码和第二二维码,第二二维码记录着该快递包装箱对应的网页信息,第一二维码记录物流信息;步骤二,发货时用户扫描第一二维码和第二二维码并且输入用户信息,同时对第二二维码的网页信息进行更新;步骤三,用户扫描第二二维码,对该快递包装箱进行查看。本发明可以实现对快递包装箱的绿色回收利用,以二维码的形式来对快递包装箱多次利用和回收管理工作;本发明采用含IPA防碰撞算法的RFID标签进行仓库管理,解决商品出入库工作量大、效率低下、人员多等问题。
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公开(公告)号:CN118314352B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410736895.9
申请日:2024-06-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域,具体是一种基于补丁级分类标签的农作物遥感图像分割方法,该方法使用patch级标注图像数据分别训练教师网络和学生网络,在教师网络的输出中,筛选出可靠的预测结果作为学生网络的伪标签,不可靠结果作为学生网络的负样本;利用学生网络的分类结果生成图像分割模型的像素级伪掩码,将学生网络不同编码阶段的特征图作为分割模型的伪标签;最后使用经过充分训练的学生模型作为主干网络,对测试集图像进行分割。本发明增强了对噪声和局部变化的鲁棒性,提高了模型泛化能力,有效减少图像标注质和量上的需求;通过多层伪监督缩小patch级标签和像素级标签之间的信息差距。
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公开(公告)号:CN118137235A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410406645.9
申请日:2024-04-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H01R13/72 , H01R13/639
Abstract: 本发明属于计算机组件技术领域,具体涉及一种计算机与外部设备的连接装置。包括收纳盒,收纳盒内固定安装有固定轴,固定轴上转动安装有收纳滚,收纳滚与固定轴之间连接有涡卷弹簧,收纳滚上卷绕有连接线,连接线的两端分别穿出收纳盒前后两端的侧壁且分别固定连接有第一接头和第二接头,收纳盒的顶部螺纹连接有用于对收纳滚进行锁定的定位螺栓。本发明中连接线的第一接头与主机连接,第二接头与外部设备连接,连接线缠绕在收纳盒内的收纳滚上,收纳滚在涡卷弹簧的弹性作用对连接线进行卷绕收纳,因此连接线的使用长度能够根据实际情况进行调节,调节完成之后可以通过定位螺栓对收纳滚进行锁定,从而满足不同的使用需求。
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公开(公告)号:CN117151121B
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311401665.9
申请日:2023-10-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F40/35 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G10L15/18 , G10L15/16 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 性。本发明涉及一种口语理解方法,具体是一种基于波动阈值与分割化的多意图口语理解方法,该方法包括:对于一段输入的话语将其编码为隐藏状态序列后得到预测的意图和槽值,将预测的槽值与意图转化为向量形式嵌入到模型中;利用SD计算一个范围加权矩阵与输入的意图对应相乘,划定其范围后结合注意力机制融合意图检测和槽位填充结果的重要语义信息,使用波动阈值进行输出判断。本发明可以获得每个意图的既定范围,从而起到了减少范围外标记干扰的作用;通过设置基准阈值,然后运用斯皮尔曼系数与余(56)对比文件陈婷婷;林民;李艳玲.基于Attention+Bi-LSTM的公交出行意图和语义槽填充联合识别.青海师范大学学报(自然科学版).2019,(第04期),全文.Peng Yang.AISE:Attending to Intentand Slots Explicitiy for better spokenlanguage understanding.ELSEVIER.2021,全文.张启辰, 王 帅, 李静梅.一种基于窗口机制的口语理解异构图网络.软件学报.2023,全文.王永梅,胡学钢.决策树中ID3算法的研究.安徽大学学报(自然科学版).2011,全文.端到端对话系统意图语义槽联合识别研究综述.计算机工程与应用.2020,全文.赵冬阳;范国华;赵印勇;陈信;王文宇;张友华.一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法.信阳农林学院学报.2020,(第01期),全文.
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