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公开(公告)号：CN110175277A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910374714.1
申请日：2019-05-07
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明揭示了一种面向电商平台的农药信息采集方法，包括如下步骤：S1、从电商平台的页面中获取农药商品页面的URL作为爬虫条目URL队列，启动爬虫程序；S2、对所爬取的数据进行解析，然后使用URL过滤算法对URL进行初步过滤，将过滤后的URL存储在URL队列中；S3、将经过解析后的数据临时存储在系统缓存中，随后对URL进行二次过滤；S4、将前序步骤中获取的全部农药商品信息进行整合、归纳到一个完整的农药对象中，并将其存储在系统数据库中；S5、对系统数据库中的数据进行展示。本发明使用爬虫技术对指定的电商平台内的农药信息进行采集，通过归一化处理为判断农药产品的性价比提供了依据，方便了农民朋友的线上农药交易操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106909889A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710053507.7
申请日：2017-01-19
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频无监督学习中的帧顺序判断方法，首先在一个视频中，采集N组有序帧和1组无序帧；然后对这N+1组帧序列通过帧间差异进行编码，得到N+1张图像；最后将N+1张图片作为输入，输入到改进的卷积神经网络，即N&1网络，输出结果即为无序帧的预测位置。本发明改进现有的视频无监督学习，通过学习判断帧是否有序，能够更加精准地提取视频特征。
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公开(公告)号：CN110175277B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910374714.1
申请日：2019-05-07
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明揭示了一种面向电商平台的农药信息采集方法，包括如下步骤：S1、从电商平台的页面中获取农药商品页面的URL作为爬虫条目URL队列，启动爬虫程序；S2、对所爬取的数据进行解析，然后使用URL过滤算法对URL进行初步过滤，将过滤后的URL存储在URL队列中；S3、将经过解析后的数据临时存储在系统缓存中，随后对URL进行二次过滤；S4、将前序步骤中获取的全部农药商品信息进行整合、归纳到一个完整的农药对象中，并将其存储在系统数据库中；S5、对系统数据库中的数据进行展示。本发明使用爬虫技术对指定的电商平台内的农药信息进行采集，通过归一化处理为判断农药产品的性价比提供了依据，方便了农民朋友的线上农药交易操作。
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公开(公告)号：CN106909889B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710053507.7
申请日：2017-01-19
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频无监督学习中的帧顺序判断方法，首先在一个视频中，采集N组有序帧和1组无序帧；然后对这N+1组帧序列通过帧间差异进行编码，得到N+1张图像；最后将N+1张图片作为输入，输入到改进的卷积神经网络，即N&1网络，输出结果即为无序帧的预测位置。本发明改进现有的视频无监督学习，通过学习判断帧是否有序，能够更加精准地提取视频特征。
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公开(公告)号：CN106845482A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710058093.7
申请日：2017-01-23
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车牌定位方法。该方法首先对车辆图像进行预处理，去除噪点并锐化；然后检测图像中存在较多角点的区域以确定候选车牌区域；最后通过卷积神经网络从候选车牌区域中筛选出预测的车牌区域。本发明通过角点检测与卷积神经网络相结合的车牌定位方法，既解决在复杂环境下的车牌定位问题，而且提高车牌定位的准确度。
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公开(公告)号：CN110674964A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910396995.0
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种基于农业溯源信息的搜索预测系统及方法，系统包括溯源数据采集模块、数据处理与储存模块以及搜索预测模块，方法包括溯源数据采集步骤、数据处理与储存步骤以及搜索预测步骤。本发明实现了在大数据技术背景下对农产品信息的采集、存储与挖掘，能够通过对用户搜索行为的分析、判断，预测出用户的搜索倾向，再根据所得到的搜索倾向在用户搜索时进行相关推荐，从而提升企业的市场化水平和农产品的竞争力。
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