公开(公告)号：CN119905261A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510133779.2

申请日：2025-02-06

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 冯婉媚 ,  徐文俊 ,  刘俊宇 ,  胡俊承 ,  陈晓宇 ,  周游天 ,  申庆荣 ,  叶溪 ,  舒鑫 ,  徐文辉

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林与LSTM神经网络的高血压预测方法，属于医疗数据处理技术领域，包括：获取患者的样本信息，建立信息收集库；对预处理后的样本信息通过随机森林进行特征重要性分析；通过注意力机制计算每个关键特征的权重，并生成加权后的特征表示；将加权后的特征表示输入到神经网络生成上下文向量；将上下文向量输入到多层感知机进行预测输出；根据预测输出和真实值优化多层感知机、注意力机制以及神经网络，以得到预测模型；向预测模型输入样本信息得到高血压预测结果。所述基于随机森林与LSTM神经网络的高血压预测方法解决了现有的预测方法难以实现对个体患病风险的精准预测的问题。

公开(公告)号：CN119478698A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411608625.6

申请日：2024-11-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 吕石磊 ,  刘雪雅 ,  李震 ,  高鹏 ,  陈毅聪 ,  薛秀云 ,  冯婉媚 ,  陈洁瑜 ,  陈萌辉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/17 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明提供一种基于YOLO‑DR的柑橘果树冠层识别方法及系统，包括构建柑橘果树冠层数据集，构建并训练YOLO‑DR检测模型；将训练好的YOLO‑DR检测模型部署到ZCU104运算平台。本发明的YOLO‑DR检测模型具有轻量化，精确度高的优点，适合移植进入边缘计算平台；本发明的RFEM通过扩展卷积来充分利用特征映射中感受野的优势，增加了特征图的感受野，从而提高了多尺度目标检测的精度；同时通过DSConv降低了卷积核中的内存使用量，并提高了运算速度；本发明结合了ARM的运算能力和FPGA的并行处理能力，并且使用了DPU对YOLO‑DR检测模型进行了加速；在复杂果园环境中实现实时柑橘果树冠层识别。

公开(公告)号：CN119477947A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411608362.9

申请日：2024-11-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 吕石磊 ,  刘雪雅 ,  李震 ,  高鹏 ,  陈毅聪 ,  薛秀云 ,  冯婉媚 ,  陈洁瑜 ,  陈萌辉

IPC: G06T7/12 ,  G06V10/80 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/25 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供一种基于YOLO‑BBR的柑橘果树冠层边缘分割方法，包括构建柑橘果树冠层数据集；构建YOLO‑BBR分割模型；使用霜冰优化算法RIME对YOLO‑BBR分割模型的超参数进行优化；对训练好的YOLO‑BBR分割模型进行验证。本发明将BoTNet模块、BiFPN网络和霜冰优化算法融合进了YOLO模型，得到YOLO‑BBR分割模型，使得模型提高了提取局部信息的能力，同时还减少了参数，从而使延迟最小化，且模型融合不同尺度的特征，提高图像特征表达，从而更加利于模型进行分割图像；通过霜冰优化算法使得不需要改变模型网络结构，利用群智能的寻优迭代机制快速收敛并获得最有超参数组合，进而提升模型性能。

公开(公告)号：CN118833598A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410989523.7

申请日：2024-07-23

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 李震 ,  周乐帆 ,  吕石磊 ,  金青婷 ,  冯婉媚 ,  程上上 ,  黄菁 ,  毛丹婷

IPC: B65G47/24

Abstract: 本发明公开了一种柚果自动调向装置，其包括：输送线，输送线上设有输送皮带，输送线上固定有遮光壳体；图像采集组件安装在遮光壳体上，图像采集组件用于采集输送皮带上的柚果状态信息；第一调向组件，第一调向组件布置在输送线上，第一调向组件上设有第一调向杆，第一调向杆上下升降的位于输送皮带的上方；第二调向组件，第二调向组件布置在输送线上，第二调向组件上设有第二调向杆，第二调向杆上下升降的位于输送皮带的上方，图像采集组件、第一调向组件及第二调向组件对应输送线的输送方向依次间隔布置，图像采集组件分别与第一调向组件及第二调向组件电信号连接，本发明结构简单，使用方便，工作效率高，省时省力。

公开(公告)号：CN119889724A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510133754.2

申请日：2025-02-06

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 冯婉媚 ,  刘俊宇 ,  徐文俊 ,  李震 ,  胡俊承 ,  陈晓宇 ,  周游天 ,  廖欣 ,  刘晓霞 ,  李雅婷 ,  张天鸿

IPC: G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G16H20/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N5/022 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06F40/30 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种高血压管理系统，属于医疗数据处理技术领域，包括：数据获取模块，用于获取体征数据和文本数据；数据预处理模块，用于对数据获取模块获取到的数据进行清洗和处理；多模态数据融化模块，用于对体征数据进行时序特征提取得到体征特征向量；还用于对文本数据进行特征提取得到文本特征向量；还用于将体征特征向量和文本特征向量整合成联合向量；问答生成模块，用于通过大语言模型获取所述联合向量以理解患者的提问，然后从预构建的知识图谱中提取对应的信息并生成符合患者提问的回答。所述高血压管理系统解决了现有的智能随访系统难以进行多模态融合分析导致系统输出的结果的精准性和适应性不高的问题。