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公开(公告)号：CN108090501A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711190762.2
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平皿实验和深度学习的抑菌程度识别方法，包括下述步骤：S1、确定药敏纸片位置；S2、测定抑菌圈大小；S3、构造样本集：给深度学习模型构造带标签的样本集，用于训练模型；S4、构建及训练模型：构建能够用来识别药敏纸片的模型，并用训练样本集进行训练；S5、使用模型识别药敏纸片；S6、判定药物的抑菌程度：通过模型识别出的药物种类，从数据库中查询对应的抑菌标准，再确定抑菌圈的直径属于标准中的哪一个区间，从而得到药物的抑菌程度。本发明的方法，使得操作人员只需拍摄平皿图像，就能从图像中识别出每个药敏纸片所属的药物种类，以及其对应的抑菌圈的大小，使得自动化抑菌程度识别成为可能。
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公开(公告)号：CN106093325A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610446312.4
申请日：2016-06-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N33/12
CPC classification number: G01N33/12
Abstract: 本发明公开一种禽畜产品质量检测安全预警方法，获取畜禽产品安全信息源的新检数据和指标数据来进行分析，当发现有应该检测的项目而未进行检测时，发出未检异常信息；当畜禽产品来自疫区及污染区的食品时，发出A类预警信息；当畜禽产品含致病性细菌或禁用物质类危害物时，发出B类预警信息；当畜禽产品含限量危害物超标时，发出C类预警信息；当对畜禽产品的施检频率发生异常时，发出D类预警信息；当畜禽产品安全性有待进一步分析时，转交专家进行分析并发出专家预警；如果没有触发预警，则该畜禽产品验证为安全食品。本发明方法能够对禽畜产品质量进行实时监控，针对不同的分析结果为各界提供不同类型的预警信息，确保畜禽产品的食品安全。
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公开(公告)号：CN118798959A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410938480.X
申请日：2024-07-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于组合模型的鸡蛋价格预测方法，本发明利用STL将鸡蛋价格的原始序列分解为三个成分：趋势分量、季节分量以及剩余分量，进一步利用三个不同的预测模型(SVR、SARIMA、LSTM)分别对三个成分进行预测，通过季节性分解和组合模型，本发明能够改善现有单一预测模型中无法同时捕捉鸡蛋价格序列中的季节性成分、非平稳性成分的缺陷，即本发明能够准确捕捉鸡蛋价格的波动规律，以使得本发明能够实现对鸡蛋未来短期价格的准确预测，从而更好地为农民、批发商提供决策支持和市场洞察，以促进鸡蛋产业的可持续发展和供需平衡。
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公开(公告)号：CN108650268B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810462200.7
申请日：2018-05-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种实现多级访问的可搜索加密方法，包括以下步骤：数据拥有者将文件和用户端的权限分等级，并生成公钥、密钥并分配给用户端，对文件生成标签和加密文件号，通过加密算法加密文件权限，生成链表，依据链表生成字典并上传检索服务器，加密文件号上传到文件服务器；用户端通过密钥和关键字查询，并在字典上进行搜索，用户权限与文件权限相同或者大于文件权限，则成功解出，再通过密钥解密文件号，并获得加密文件号对应的文件；本发明以可搜索对称加密为基础，将数据分级的基础上，将可查询用户进行权限分级，实现分级管理，并设置判断条件，实现查询用户的权限访问功能的加密方法。
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公开(公告)号：CN108090502A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711191507.X
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法，包括下述步骤：S1、图像切割得到单孔图像：将原始图像处理成模型能够接收的单孔图像；S2、构造样本：给用作训练的单孔图像加上对应标签，构成深度学习模型能够用来训练的样本；S3、构建及训练模型：构建能够用来识别溶液浑浊与否的模型，并用训练样本集进行训练；S4、使用模型判断浑浊与否：模型可以接收训练集以外的图像，判断其溶液是浑浊还是清澈；S5、得到药品对应最低抑菌浓度：根据微孔板中各个圆孔的浑浊/清澈情况得出药品最低抑菌浓度。本发明大大提高了操作人员的工作效率，由于其无需专用设备的特性，能够推广到大多数的工作单位，为工作研究提供方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106096985A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610432743.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06Q30/018 , G06K17/0022 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于RFID电子标签的农产品追溯方法，通过为农产品及加工产品加贴RFID电子标签并设立管理中心，实现了对农产品的生产、加工、物流、储存和销售各环节的全方位跟踪，不仅可以追溯种养殖与加工业的疫病与污染问题，还可以追溯种养殖过程中滥用药、加工过程中超范围超限量使用添加剂，改变以往对农产品质量安全管理只侧重于生产后的控制，而忽视生产中预防控制现象。为实现农产品的安全监控提供了一种可行、高效的途径。本方法可广泛应用于农、林、渔、牧、副各类食品的安全追溯管理，适用粮油食品、畜禽食品、果蔬食品、水产食品、调味品、乳制品、方便食品、婴幼儿食品、食品添加剂、饮料、化妆品、保健食品等等。
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公开(公告)号：CN112398640B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011266384.3
申请日：2020-11-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04L9/06 , H04L67/10 , H04L67/104 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种优化的区块链共识算法，所述区块链网络中的节点：所述区块链网络中的节点中包括保留Fabric框架的Peer节点和Orderer节点；所述Primary节点为主节点，且Primary节点为任一时间段内提交大量交易的唯一节点，所述节点状态：每个Peer节点都有一个状态标识，标明自己是处于无请求状态、已发送请求状态/等待生成区块状态或是大数据量录入请求状态这三个状态中的任一个；所述Status List状态列表：每个Peer节点维护一张状态列表，且上面记录着能访问到其他节点的必要信息以及节点状态。本申请中不同的阶段由不同的节点参与，不需要全网的节点都参加，网络的性能和扩展性得到优化。
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公开(公告)号：CN112651979B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110028364.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种肺部X光图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取肺部X光图像数据集；对肺部X光图像数据集进行预处理，得到训练集；将训练集输入RIAMU‑Net模型进行训练，得到训练后的RIAMU‑Net模型，所述RIAMU‑Net模型以U‑Net模型为基础，编码器的每一层均包括Res‑inception模块，解码器的每一层均包括注意力机制模块和Res‑inception模块；利用训练后的RIAMU‑Net模型对待分割肺部X光图像数据进行分割，得到分割图像。本发明基于U‑Net模型，改进模型结构，使之能更好地提取X光图像的特征，可以更加精确的分割肺部图像，对肺部边缘分割的效果上有所提高。
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公开(公告)号：CN108763940B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810462182.2
申请日：2018-05-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的可检验数据库加密检索方法，包括以下步骤：建立数据库；将待加密数据存入数据库，通过秘密共享进行加密；制定数据访问者权限表格，确定数据访问者权限，通过中国剩余定理处理，将数据访问者权限表格存入数据库；对加密后的数据求模，产生每一列属性对应的校验码并上传到服务器上；数据访问者访问服务器，有权限数据访问者能解出数据，没有权限的不能解出数据；本发明结合秘密共享和中国剩余定理，把每个数据对分配值取模的余数作为校验码，在不重构f(x)的基础上，单独对服务器上的信息进行检验；当部分信息出现错误的时候，也可以联合其他服务器，指出哪个服务器出错，并且对出错的信息进行快速简单的纠错。
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公开(公告)号：CN112651979A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110028364.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种肺部X光图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取肺部X光图像数据集；对肺部X光图像数据集进行预处理，得到训练集；将训练集输入RIAMU‑Net模型进行训练，得到训练后的RIAMU‑Net模型，所述RIAMU‑Net模型以U‑Net模型为基础，编码器的每一层均包括Res‑inception模块，解码器的每一层均包括注意力机制模块和Res‑inception模块；利用训练后的RIAMU‑Net模型对待分割肺部X光图像数据进行分割，得到分割图像。本发明基于U‑Net模型，改进模型结构，使之能更好地提取X光图像的特征，可以更加精确的分割肺部图像，对肺部边缘分割的效果上有所提高。
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