公开(公告)号：CN113643339B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202110934332.7

申请日：2021-08-13

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 陈颖 ,  陈磊 ,  张祺 ,  王嘉浩 ,  王伟 ,  李先静 ,  张文成

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的近红外和可见光遥感图像配准方法，包括以下步骤：S1，将红外和可见光图像修剪到同样大小，并做堆叠处理；S2，将堆叠后的图像输入残差改进的密集神经网络进行处理并输出配准所需要的Q值；S3，根据Q值进行推理预测出策略动作空间中每个动作的概率分布；S4，根据每个动作的概率分布，在策略动作空间中选择一个概率最大的动作，并由待配准图像执行该动作；S5，当待配准图像和参考图像达到设定的相似度阈值后，对当前图像配准进行贪心算法推理采样；S6，对当前待配准图像进行移动重采样输出最终配准结果。本发明图像配准方法的配准图像各处衔接自然流畅，多模态图像配准更加稳定，效果更好。

公开(公告)号：CN115792042A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211704840.7

申请日：2022-12-29

Applicant: 上海应用技术大学 ,  上海市农业科学院

Inventor： 徐倩文 ,  陈磊 ,  周昌艳 ,  胡晓钧 ,  白冰 ,  金琦琦 ,  赵志勇

IPC: G01N30/02 ,  G01N30/14 ,  G01N30/34 ,  G01N30/72

Abstract: 本发明涉及分析检测技术领域，具体涉及一种果蔬中除草剂及其代谢物的检测方法。本发明采用酸性乙腈作为提取剂，采用无机盐作为脱水盐析，通过分散固相萃取净化‑高效液相色谱‑串联质谱对果蔬中炔草酯、氰氟草酯、喹禾糠酯、抗倒酯、氟吡甲禾灵和高效氟吡甲禾灵中的一种或几种及其代谢物残留进行定性和定量检测分析，能够弥补目前针对部分除草剂及其代谢物检测技术的缺失。本发明提供的分析检测方法操作简便、灵敏度高、重复性好，可满足国内外相关法律规范的要求，适合于果蔬中除草剂及其代谢物残留的定性定量分析。

公开(公告)号：CN115792042B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202211704840.7

申请日：2022-12-29

Applicant: 上海应用技术大学 ,  上海市农业科学院

Inventor： 徐倩文 ,  陈磊 ,  周昌艳 ,  胡晓钧 ,  白冰 ,  金琦琦 ,  赵志勇

IPC: G01N30/02 ,  G01N30/14 ,  G01N30/34 ,  G01N30/72

Abstract: 本发明涉及分析检测技术领域，具体涉及一种果蔬中除草剂及其代谢物的检测方法。本发明采用酸性乙腈作为提取剂，采用无机盐作为脱水盐析，通过分散固相萃取净化‑高效液相色谱‑串联质谱对果蔬中炔草酯、氰氟草酯、喹禾糠酯、抗倒酯、氟吡甲禾灵和高效氟吡甲禾灵中的一种或几种及其代谢物残留进行定性和定量检测分析，能够弥补目前针对部分除草剂及其代谢物检测技术的缺失。本发明提供的分析检测方法操作简便、灵敏度高、重复性好，可满足国内外相关法律规范的要求，适合于果蔬中除草剂及其代谢物残留的定性定量分析。

公开(公告)号：CN113643339A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110934332.7

申请日：2021-08-13

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 陈颖 ,  陈磊 ,  张祺 ,  王嘉浩 ,  王伟 ,  李先静 ,  张文成

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的近红外和可见光遥感图像配准方法，包括以下步骤：S1，将红外和可见光图像修剪到同样大小，并做堆叠处理；S2，将堆叠后的图像输入残差改进的密集神经网络进行处理并输出配准所需要的Q值；S3，根据Q值进行推理预测出策略动作空间中每个动作的概率分布；S4，根据每个动作的概率分布，在策略动作空间中选择一个概率最大的动作，并由待配准图像执行该动作；S5，当待配准图像和参考图像达到设定的相似度阈值后，对当前图像配准进行贪心算法推理采样；S6，对当前待配准图像进行移动重采样输出最终配准结果。本发明图像配准方法的配准图像各处衔接自然流畅，多模态图像配准更加稳定，效果更好。

公开(公告)号：CN114359355B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202111596837.3

申请日：2021-12-24

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 陈颖 ,  张祺 ,  陈磊

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了一种遥感图像配准方法，本发明提出一种特征提取架构，首先利用预训练网络提取图像特征，然后加入通道注意力机制，寻找重要通道特征，减少无关点的干扰。本发明提取网络中不同尺度的特征，设计多尺度的双向匹配关系。补充不同尺度的特征信息对特征关系进行建模，提高模型的鲁棒能力，增强匹配的准确性。本发明改进损失函数，利用回归得到的四个参数设计新的损失函数迭代优化网络模型，提高配准的准确性。

公开(公告)号：CN114359355A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111596837.3

申请日：2021-12-24

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 陈颖 ,  张祺 ,  陈磊

IPC: G06T7/33 ,  G06K9/62 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了一种遥感图像配准方法，本发明提出一种特征提取架构，首先利用预训练网络提取图像特征，然后加入通道注意力机制，寻找重要通道特征，减少无关点的干扰。本发明提取网络中不同尺度的特征，设计多尺度的双向匹配关系。补充不同尺度的特征信息对特征关系进行建模，提高模型的鲁棒能力，增强匹配的准确性。本发明改进损失函数，利用回归得到的四个参数设计新的损失函数迭代优化网络模型，提高配准的准确性。