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公开(公告)号：CN118736233B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410943324.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种大规模三维点云场景的统一分割框架的构建方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。包括：提取点云的超点信息；通过混合特征编码组件提取点云的局部特征；通过三元距离注意力池对局部邻域进行聚合，得到点云的逐点特征表示；通过超点池化层将超点信息与逐点特征分组为超点特征，作为解码器的键和值，同时将一组可学习的语义和实例查询通过随机初始化作为输入，三者通过超点交叉注意机制捕获点云信息；采用分解匹配策略以端到端的方式训练来预测点云中每个点的语义标签，最终完成对整个场景中点云的语义、实例和全景分割。优点在于：能够同时处理语义、实例和全景分割任务，避免了传统方法中针对不同任务需要不同框架的局限性。
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公开(公告)号：CN110807561A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911104134.7
申请日：2019-11-13
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯网络的玉米病虫害预警分析方法，首先构造玉米病虫害网络诊断贝叶斯网络、确定影响玉米病虫害的节点，然后进行数据离散化处理，再利用离散化处理后的数据进行贝叶斯网络训练，根据经过训练的玉米病虫害预警贝叶斯网络计算玉米发生病虫害的概率，最终根据计算所得的概率判断是否发生玉米病虫害、进行预警。本发明综合考虑了多方面的因素，同时规避了其他潜在因素的影响，通过构建复杂的贝叶斯网络计算概率对玉米的病害及虫害疫情进行准确的判断及报警，可以帮助种植人员进行及时的判断及采取措施。
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公开(公告)号：CN110188814A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910440594.0
申请日：2019-05-24
Abstract: 本发明公开了一种高效鲁棒的无监督可能性聚类算法，该算法在确认两对象之间的关系是考虑了他们共同的相似样本点的数量，其中算法用到以下概念，相似样本点、链接、目标函数和相似性的度量，让目标函数最大化以获得最优的聚类结果，最终簇之间的链接总数最小，而簇内的链接总数最大，本发明结构科学合理，使用安全方便，该聚类算法可以得到非球形的聚类结果，可以很好地描述数据分布，同时在算法复杂度上也比一般的K-means算法的复杂度低，同时此算法的只考虑点与点之间的距离，因此不需要将点映射到一个向量空间中，得到了聚类中心周围都是密度比其低的点，同时这些点距离该聚类中心的距离相比于其他聚类中心来说是最近的效果。
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公开(公告)号：CN104102910A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410384978.2
申请日：2014-08-07
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于时空局部模式的体育视频战术行为识别方法，属于视频内容理解技术领域。使用局部时空模式实现体育视频中团队协作比赛的战术视频行为识别。区别于当前以轨迹特征作为战术行为识别的方法。对视频帧序列图像，提出改进时空局部回归核作为特征检测子检测运动显著性区域，直接使用运动显著性区域作为特征单词构建视觉特征词袋模型，用于战术行为识别。克服了多目标轨迹提取过程中由于复杂背景等因素对于多目标轨迹提取的影响，利用局部时空模式特征及其时空分布作为战术表示，降低识别方法复杂性，同时提高方法的实用性。针对视频大数据量，有效提高检测算子的检测效率。
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公开(公告)号：CN119704134A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411834191.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 吉林农业大学
IPC: B25J5/00 , B25J19/00 , B25J19/02 , B23K26/38 , A01G7/06 , B62D55/065 , H04N23/695
Abstract: 本发明公开了基于RGB‑D相机的农业多用途机器人，包括固定底座，所述固定底座的顶部靠近四个拐角处均固定连接有支撑杆，四个所述支撑杆的顶端之间固定连接有桌面板，所述桌面板的顶部靠近中心处固定设置有机械臂控制机构，本发明通过RGB‑D摄像相机对目标棉花顶端进行识别和定位，通过给激光雕刻模块发送命令，在棉花顶端正前方焦点位置处，发射激光从而精确处理棉花顶端，RGB‑D摄像相机与六轴控制机械臂相互协同工作，实现棉田内执行机构的有效避障，从而使执行机构末端的激光雕刻模块移动至待打顶位置，激光停止发射后，RGB‑D摄像相机再次进行棉花顶端识别，当视野内没有多余顶端存在时，执行机构进行复位与校准操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118607010A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410486676.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声誉衰减与投票的智能合约外部信息获取方法，属于区块链、智能合约和声誉系统的技术领域。采用的智能合约外部信息验证系统包括提交者、投票者和认证者三个参与对象，系统结构包含参与者身份与声誉、声誉衰减机制、外部数据提供与验证、智能合约执行、奖惩机制；将系统参与者划分为提供数据的节点和投票参与者，每个参与者都有一个唯一的身份标识，并且被赋予一个初始声誉值；声誉值随时间衰减，反映了参与者的历史表现；通过一个设定的衰减速率，使参与者的声誉值在一定时间内逐渐减小；这有助于更精确地反映参与者的当前表现。极大地提升了系统的安全性和可靠性。成功防范了系统中的恶意行为，使得外部信息更为安全可信。
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公开(公告)号：CN110826810B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911104132.8
申请日：2019-11-13
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种空间推理与机器学习相结合的区域降雨预测方法，使用空间推理的方法和理论，对待监测区域的空间位置和气候状态信息进行描述；然后借助机器学习中的深度神经网络模型对其进行分析和降雨预测，具体实现步骤依次为：观测数据采集、观测数据预处理、观测数据预处理特征融合、观测数据特征提取、观测数据特征向量时序融合、降雨预测；提升了降雨预测的精度，降低了降雨预测模型的复杂度，保证了其运用的实时性。
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公开(公告)号：CN119418141B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510024531.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像数据处理技术领域，尤其为一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法。该方法包括输入层、预处理模块、ENVI嵌入模块、3D卷积层、EMA通道注意力模块、Mamba Block模块、Uper Net解码器和输出层，Mamba Block通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合，NDVI嵌入模块通过独特的算法设计将NDVI信息融入图像，提高了模型的分类精度和计算效率。本发明不仅提高了作物分类的精度，还优化了模型的计算效率，适合大规模遥感图像处理任务，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN116894851A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311159455.3
申请日：2023-09-11
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种土壤CT图像孔隙提取方法和系统，涉及土壤图像处理领域。解决现有土壤孔隙提取容易受到噪声影响，导致土壤CT图像孔隙提取不准确的问题。所述方法包括：建立基于多阈值土壤CT图像分割的数学模型，并进行图像分割，获取分割后的图像；构建土壤CT图像分割初始阈值集；根据自适应权重搜索策略对土壤CT图像分割初始阈值集进行更新，获取局部最优阈值集；根据差分进化策略对全局进行搜索，并更新局部最优阈值集；计算每个阈值的信息熵；迭代更新，迭代次数大于或等于预设值为止，得到全局最优分割阈值集；根据全局最优分割阈值集中最优阈值分割原始土壤CT图像，获取土壤孔隙。本发明应用于土壤调节领域。
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公开(公告)号：CN113065460A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110350752.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成，首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中，捕获表情变化引起的面部显著性区域，实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中，实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控，从而提高饲料消化率和利用率，提高生长速度，提高出产效益。
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