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公开(公告)号：CN106097324A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610395907.1
申请日：2016-06-07
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及三维(3D)计算机视觉领域，尤其涉及一种非刚体三维形状对应点确定方法。本方法包括：源点云模型和目标点云模型的输入模块，粗配准模块，块发现模块，稀疏对应点生成模块以及稠密对应点生成模块。本发明通过以源点云模型和目标点云模型为数据源的处理通道，结合块分割的应用，实现了非刚体三维形状对应点的确定，提高了通用性、灵活性和自动化程度。
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公开(公告)号：CN109658421B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811459289.8
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的分割方法，包括：建立基于稀疏信号的图像特征描述子；采用基于插值小波的EMD距离对图像的特征距离进行描述，定义更精确的图像特征插值小波EMD距离；采用插值小波EMD距离作为图像区域相似性的测度，建立图像分割变分模型；确定对图像分割结果的约束条件，并将图像分割变分模型与分割结果的约束条件表示为非线性规则；构造图像分割同伦优化模型，使得迭代求解造成的图像特征误差得到补偿，从而实现目标物图像的可控分割。该方法能对图像特征进行全面描述，图像特征距离能准确反应不同特征之间的细微差异，并且采用的图像分割模型不会导致图像特征的弱化。
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公开(公告)号：CN111257374B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010099707.8
申请日：2020-02-18
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种土壤含水率和含氮量监测方法、装置、设备及存储介质，测量待测土壤对应的电压值、电阻值和电容值；将所述电压值、所述电阻值和所述电容值输入土壤含水率和含氮量预测模型，输出所述待测土壤对应的含水率和含氮量；其中，所述土壤含水率和含氮量预测模型为，以监测到的土壤样本的电压值、电阻值和电容值为训练样本，以所述土壤样本对应的含水率和含氮量为训练标签进行训练得到。本发明实施例提供的土壤含水率和含氮量监测方法，通过基于机器学习的模型计算方法实现了对土壤含水率和含氮量两个参量同时在线监测。
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公开(公告)号：CN107067378A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710150403.8
申请日：2017-03-14
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/10 , G06T5/20 , G06T2207/10016 , G06T2207/20064 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明实施例公开了一种人体运动序列降噪方法及装置，方法包括：获取含有随机噪声的人体运动序列，根据预设阈值对人体运动序列进行多尺度小波分解，并计算得到各个尺度下的小波系数；选择多尺度小波分解中的最高分辨率层，对最高分辨率层的插值点进行均值滤波，得到滤波后的小波系数；通过插值基函数对滤波后的小波系数进行重构，得到降噪后的目标运动序列。通过将均值滤波与多尺度插值小波相结合，实现运动序列数据降噪目的，不仅通过插值基函数来还原剧烈运动的细节信息，而且通过均值滤波降低原运动序列的部分噪声，对运动序列降噪的同时又很好的保留运动细节。
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公开(公告)号：CN117710424A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311729849.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于近似对称特征的断层图像配准方法及系统，属于图像处理技术领域，该方法包括：S1、手动勾勒断层图像边缘；S2、生成断层形态的图形；S3、获取断层形态图形的特征点；S4、基于矩阵特征向量，且结合稀疏表示以及压缩感知方法分析对称点集特征，得到近似对称轴；S5、建立基于近似对称特征的断层图像配准模型；S6、对变形及非变形的断层图像进行图像配准操作。该系统包括：图像生成模块、特征点获取模块、矩阵计算模块、图像配准模块。本发明采用上述的一种基于近似对称特征的断层图像配准方法及系统，通过插值条带波稀疏表示为图像配准提供了理论基础，并基于近似对称构建了断层图像配准模型，实现了目标物的精确分割和配准操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109785244B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201811456793.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的修复方法,包括，构造参数化小波基函数；将小波基函数引入条带波函数中，形成插值多尺度条带波函数；针对图像的不同纹理结构形成参数化插值条带波学习字典；将全变差模型中的BV(Ω)空间用贝索夫空间的代替，并引入参数化插值条带波学习字典，形成图像条带波稀疏表示变分模型；基于图像条带波稀疏表示变分模型，对多目标物图像进行同伦分析，精确分割目标物图像；基于图像的同伦分割结果，建立目标可控的图像分割和修复耦合变分模型，对图像进行修复。该方法基于插值Bendlets(条带波)稀疏表示构建了图像目标可控分割和修复耦合模型，实现了图像中破损目标物的精确修复。
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公开(公告)号：CN109785244A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811456793.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多目标图像的修复方法,包括，构造参数化小波基函数；将小波基函数引入条带波函数中，形成插值多尺度条带波函数；针对图像的不同纹理结构形成参数化插值条带波学习字典；将全变差模型中的BV(Ω)空间用贝索夫空间的代替，并引入参数化插值条带波学习字典，形成图像条带波稀疏表示变分模型；基于图像条带波稀疏表示变分模型，对多目标物图像进行同伦分析，精确分割目标物图像；基于图像的同伦分割结果，建立目标可控的图像分割和修复耦合变分模型，对图像进行修复。该方法基于插值Bendlets(条带波)稀疏表示构建了图像目标可控分割和修复耦合模型，实现了图像中破损目标物的精确修复。
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公开(公告)号：CN104574294B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201410770814.3
申请日：2014-12-12
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Shannon‑Nuttall小波多尺度表达的图像修复方法及装置，所述方法包括：获取待修复的图像；将所述待修复图像中的待修复区域进行屏蔽；构造基于Shannon‑Nuttall插值小波的多尺度插值算子，实现所述待修复图像在插值小波框架下的几何描述；根据所述待修复图像在插值小波框架下的几何描述构建插值小波框架下的图像修复变分模型；求解所述插值小波框架下的图像修复变分模型，获得清晰图像。本发明通过多尺度插值算子对图像进行重建，在插值小波框架下建立图像修复变分模型，并通过稀疏网格算法求解图像得到修复图像，提高了图像修复的效率和精度。
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公开(公告)号：CN107122846A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710189511.6
申请日：2017-03-27
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06Q50/14 , G07C11/00
Abstract: 本发明提供一种景区导游方法、服务端、客户端及系统。所述方法包括：S1，接收客户端发送的游客登录信息，获取游客手机号码；S2，基于所述游客手机号码，更新景区内的人流量监控信息，并向所述客户端发送景区内的人流量监控信息及推荐导游路线；S3，获取所述客户端发送的控制信号，对所述控制信号进行分析后向所述客户端发送导游指示信息。本发明利用根据游客登录信息获取手机号码，获取景区内的人流量监控信息，实时性高，准确性高；根据所述人流量监控信息计算导游线路，并向游客推荐导游路线，可以在一定程度上规避拥堵，实现主动引导；同时在本系统中提供一些可供游客操作的方法，是游客可以主动参与游戏互动，提高游览的趣味性。
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公开(公告)号：CN117786397A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311842527.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/2131 , A61B5/00 , G06F18/25 , G06F17/18 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G01G17/08
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的深度小波变换的奶牛跛足检测方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取目标奶牛的行进称重信号；在完全可学习小波中引入注意力机制，以构建具有注意力机制的深度小波变换模块；构建特征筛选网络，并将所述深度小波变换模块与所述特征筛选网络融合，得到奶牛跛足检测网络；将所述行进称重信号输入至所述奶牛跛足检测网络中，得到检测结果。本发明不仅提高了检测的准确性，而且由于其对计算资源的要求较低，可以轻松集成到现有的农场管理系统中，为奶牛健康管理提供了一种更为高效和经济的技术方案。
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