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公开(公告)号：CN109136143A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811054171.7
申请日：2018-09-11
申请人： 河南工业大学
摘要： 一株呕吐毒素降解菌，其特征在于：该降解菌为地衣芽胞杆菌（Bacillus licheniformis）FMM‑hx，该菌株2018年6月11日保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO:M 2018358。本发明的呕吐毒素降解菌可高效降解呕吐毒素，明显降低粮食或饲料中的呕吐毒素含量，在呕吐毒素污染的玉米、小麦等粮食及饲料的生物脱毒处理方面具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN114067388A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111206563.2
申请日：2021-10-17
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/12 , G06F16/58 , G06F16/583
摘要： 为了解决人流密集区域暴恐风险因素多、安防能力不足问题，针对此问题设计并实现了一种基于深度学习的异常人员人脸识别系统。该系统主要包含3个子系统：一个是异常人员信息采集系统，主要实现实时高清的人脸图像信息的采集；一个是异常人员信息管理系统，主要实现异常人员人脸注册、异常人员人脸识别模型训练以及异常人员信息管理等功能模块；一个是异常人员人脸识别系统，实现对摄像头捕捉的人物或者视频出现人员人脸的识别，同时输出该人脸的相关信息。通过移动设备和网络服务实现智能化异常人员人脸识别，实现移动人员监察，维护，更新及删除服务，实现异常人员的智能监控，从而节省项目监控成本，提高整体服务质量的上升。
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公开(公告)号：CN113936246A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111076953.2
申请日：2021-09-14
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于联合局部特征判别性学习的无监督目标行人重识别方法，该方法由并行的空间变换器和多个简单的卷积神经网络构成的联合局部特征提取网络（Joint Local Feature Extraction Network,JLFEN）对同一行人水平动态划分出两组数量尺度不同的局部区域并提取有效的特征，使局部特征在空间中有效对齐；采用由局部特征判别（Local Feature Discrimination,LFD）损失函数和级联特征判别（Cascade Feature Discrimination,CFD）损失函数组成的特征联合判别（Feature Joint Discrimination,FJD）损失函数提高模型对无监督局部特征进行判别性学习，降低外形相似的不同行人对局部特征学习的影响。
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公开(公告)号：CN113743350A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111075799.7
申请日：2021-09-14
申请人： 河南工业大学
摘要： 本发明针对复杂背景下无标签行人图像背景噪声使全局重要特征不能很好学习的问题，提出一种基于全局注意力特征聚类的无监督目标行人重识别方法。本发明通过在卷积神经网络中加入信道注意力和空间注意力模块并分析在网络中的融合位置，生成一个信道空间注意力网络（Channel Spatial Attention Network，CSAN）提取全局特征，利用注意力机制降低背景噪声对行人全局特征的影响，提高模型对图像中有效信息的关注；采用一种平均离散正则化聚类准则改进层次聚类算法，增强无监督模型学习全局特征的能力，提高无监督行人重识别模型的识别能力。
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