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公开(公告)号：CN113191666B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110541414.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 郑州轻工业大学 , 北京明识咨询有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/23
Abstract: 数量提升潜力、质量改进潜力和生态改善潜力。本发明公开了一种耕地整治潜力评价方法、终端以及计算机可读存储介质；该方法包括构建评价指标，由评价区域内耕地的数据构建耕地的评价指标；获得耕地潜力值，由所述评价指标获得所述评价区域内耕地的潜力值，根据所述潜力值对所述评价区域内耕地的潜力进行评价分析。通过构建集成“数量‑质量‑生态”的耕地整治潜(56)对比文件宋艳华 等.土地整治耕地质量评价方法改进研究――以禹州市为例《.河南科学》.2017,第1790-1796页.贾丽 等.基于综合质量的农村居民点整治潜力分区研究《.江苏农业科学》.2018,第248-254页.张欣欣;田惠文;毕如田.矿区耕地整治潜力评价与整治分区.农业工程学报.2020,(第16期),第249-258页.廖磊;于诗雯;何玉婷.基于占补平衡视角的耕地整治质量评估.广东土地科学.2018,(第01期),第25-32页.
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公开(公告)号：CN115544306A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210307291.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提出了一种基于特征融合哈希算法的多模态检索方法，其步骤为：首先，获取多模态训练集，并分别提取每个模态的特征；再通过PCA分别计算每个模态的特征的低维特定模态特征；其次，通过稀疏投影学习各个模态的特征的联合特征；并分别计算低维特定模态特征和联合特征的正交旋转矩阵和融合系数；然后，根据正交旋转矩阵和融合系数计算查询样本的哈希码；最后，计算查询样本的哈希码与数据库实例间的哈希码的汉明距离，并将汉明距离小于阈值的数据作为检索结果。本发明能够挖掘多模态数据信息之间共享的语义信息和特定模态内结构信息，以学习判别性的哈希码；在无因松弛而产生较大的量化误差的情况下，有效地解决了离散优化问题。
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公开(公告)号：CN112784471B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110106665.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了水环境可视仿真方法、终端设备以及计算机可读存储介质，将视野内水流区域中的水流离散为多个水流粒子，获取水流粒子速度，由所述水流粒子的速度构建视野内水流区域的水环境；将视野外水流区域中的水流划分为多个水流网格，获取水流网格的密度和速度，由水流网格的密度和速度构建视野外水流区域的水环境；视野内水流区域和视野外水流区域内水环境的转换，随着视野的变换，视野内水流区域中的部分或全部区域转换为视野外水流区域，相应的视野外水流区域中的部分区域转换为视野内水流区域，使视野内的水环境始终为所述水流粒子构建的水环境；能够快速实现视野内水环境的高精度可视呈现。
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公开(公告)号：CN118097297A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410338755.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/52
Abstract: 本发明公开了一种基于多感受野多跳图注意神经网络的图像分类方法，包括如下步骤：对原始高光谱数据依次进行降维和超像素处理，得到原始特征和超像素特征；将原始特征输入多感受野光谱空间提取模块，得到光谱空间特征，同时将原始特征和超像素特征输入多跳图注意力网络，得到多尺度超像素级特征；将光谱空间特征和多尺度超像素级特征融合并分类。在本发明中，通过采用结合多跳图注意力网络和多感受野光谱空间提取模块的混合网络，可以有效厘清高光谱图像分类任务中远距离特征之间的相关性，同时保留混合网络在提取像素级和超像素级特征方面的优势，并避免提取多层上下文信息造成的光谱空间特征损失，进一步提高分类精度，有效对图像进行分类。
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公开(公告)号：CN114626459A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210253842.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06K9/62 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开一种使用粒子群优化多核支持向量机的高光谱图像空谱联合分类方法及系统，该方法包括：提取训练集的N个特征核矩阵；将N个核矩阵传入到粒子群算法中，设计粒子群的编码结构，得到权重编码Xm、速度向量Vi、粒子种群Q、适应度值Fitness、个体极值Pbest以及种群极值Gbest；通过加约束的随机初始化对粒子群进行初始化；设定粒子群的更新策略，并在粒子的飞行中添加约束条件，最终得到分类精度最高的各个核矩阵的权重大小；将权重大小与各自对应的核矩阵进行融合，得到融合多特征的核矩阵；将融合后的核矩阵输入SVM进行训练；使用训练好的SVM分类器模型对测试集进行分类，输出得到对应的地物分类图像。本发明提高了HSI的分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113205143A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110507336.7
申请日：2021-05-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种耦合空谱特征的多尺度超像素高光谱遥感图像分类方法。该方法包括：将高光谱遥感图像数据集分为训练集和测试集，使用主成分分析法PCA对训练集进行降维处理，得到有效的光谱波段；在不同尺度下，分别使用基于熵率的超像素分割算法ERS对有效的光谱波段进行超像素分割处理；通过RBF核函数计算任意两个超像素之间的相似性，进而得到训练集的空间光谱核矩阵Kpp；通过多项式核函数计算训练集中任意两个像素之间的相似性，进而得到训练集的原始光谱核矩阵Kyp；将空间光谱核矩阵Kpp与原始光谱核矩阵Kyp进行融合得到多尺度超像素空间光谱合成核矩阵，然后训练SVM分类器模型；使用训练好的SVM分类器模型对测试集进行分类，输出得到对应的地物分类图像。
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公开(公告)号：CN112258547A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011119457.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于一种基于逆透视投影变换和跟车模型的车辆三维轨迹优化方法，包括基于逆透视投影变换的车辆三维轨迹坐标求解、基于跟车模型的车辆运动坐标预测、联合逆透视投影变换和跟车模型的车辆三维轨迹坐标优化校正三部分，本发明结合逆透视投影变换方法并引入交通仿真中的跟车模型，实现了一种基于逆透视投影变换和跟车模型的车辆三维轨迹优化重建，能自动进行结果修正、实现车辆轨迹重建。
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公开(公告)号：CN117171393A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310515823.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/953 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种面向多模态检索的自适应半配对询问哈希方法，其步骤为：对训练数据集中成对的图像样本和文字样本分别进行预处理；联合执行投影学习、跨模态重构学习、多模态融合学习和语义保持哈希学习来学习判别性的哈希映射函数，并获得跨模态重构矩阵；对新到达批量的询问样本进行预处理，若询问样本仅含有图像或仅含有文本，则通过训练学习得到的跨模态重构矩阵来补全缺失的模态特征；将补全后的模态特征矩阵输入到哈希映射函数，获得询问样本的哈希编码矩阵；将询问样本划分为询问集和检索集，选择汉明距离最近的几个样本作为检索结果。本发明优于最先进的多模态哈希检索方法，能够适应模态缺失场景下的多模态实例样本检索。
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公开(公告)号：CN113347565A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110613086.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种各向异性无线传感器网络的扩展区域多跳节点测距方法，用以解决当局部区域节点形成凹型区域，节点间跳距与实际距离存在跳距误差的问题。本发明步骤为：根据各向异性传感器网络中的凹型区域的边界形状对凹型区域边界进行分类；对影响节点通信的边界类型，根据边界节点的连通信息进行分割通信，利用凹型区域边界识别方法识别凹型区域边界节点；利用节点间的连通信息计算未受凹型区域影响的节点间距，对于节点间最短通信路径经过凹陷区域边界节点，利用拓展凹型区域边界测距方法计算节点间的间距。本发明解决了各向异性无线传感器网络中节点多跳测距问题，与非测距节点定位算法相比，在凹型区域传感器网络中有良好的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112784471A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110106665.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了水环境可视仿真方法、终端设备以及计算机可读存储介质，将视野内水流区域中的水流离散为多个水流粒子，获取水流粒子速度，由所述水流粒子的速度构建视野内水流区域的水环境；将视野外水流区域中的水流划分为多个水流网格，获取水流网格的密度和速度，由水流网格的密度和速度构建视野外水流区域的水环境；视野内水流区域和视野外水流区域内水环境的转换，随着视野的变换，视野内水流区域中的部分或全部区域转换为视野外水流区域，相应的视野外水流区域中的部分区域转换为视野内水流区域，使视野内的水环境始终为所述水流粒子构建的水环境；能够快速实现视野内水环境的高精度可视呈现。
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