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公开(公告)号：CN118298182A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410711203.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 江西师范大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及遥感技术领域，具体公开一种基于跨分辨率语义分割的耕地地块遥感制图方法及系统，包括获取高分辨率遥感影像数据，进行预处理及将预处理后影像数据进行划分得到影像数据样本；获取多源低分辨率土地利用数据，生成相对一致性的低分辨率耕地标签样本；构建跨分辨率语义分割模型，根据多尺度特征编码模块、边缘特征增强模块、特征解码模块与耕地置信区域优化模块从遥感影像生成耕地地块置信区域与模糊预测区域；基于耕地地块置信区域、模糊预测区域及标签样本，建立混合损失函数；对跨分辨率语义分割模型进行训练，基于训练后的跨分辨率语义分割模型进行耕地地块分割预测及精度验证，提升大规模耕地地块遥感制图的精度与自动化水平。
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公开(公告)号：CN117809662B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410220304.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明提供一种基于鸟类特征识别的栖息地环境调节方法和系统。该系统包括声纹监测前端设备、环境监测装置、处理器和环境调节装置，该方法基于处理器执行，包括：基于从声纹监测前端设备获取的原始声音数据提取声纹数据；基于声纹数据确定鸟类声纹模型，基于鸟类声纹模型确定第一鸟类特征；基于第一鸟类特征和声纹数据，确定第二鸟类特征；基于从环境监测装置获取的环境数据和第二鸟类特征，确定分析结果；基于分析结果，确定环境调节参数和设备调动参数；将环境调节参数发送至对应的环境调节装置，将设备调动参数发送至对应的声纹监测前端设备。该方法可以精准识别鸟类物种，并根据鸟类特征对鸟类栖息地的环境进行调节从而维持鸟类种群多样性。
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公开(公告)号：CN111399330A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010343346.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明涉及投影显示技术领域，公开了一种硅晶投射显示屏，包括：数字图像光学解析系统、单色光投射系统和显像融合系统；数字图像光学解析系统，用于将要显示的数字图像经过解析器处理，形成彩色光学图像；单色光投射系统，包括：依次设置的光源、积分棒、单色滤光膜、透过性调控器、反射镜、棱镜A和棱镜B，棱镜A和棱镜B高速旋转且相互垂直；显像融合系统包括多个显示单元，每个显示单元均包括凹形硅晶结构，凹形硅晶结构内设有漫散射膜；多个单色光投射系统将单色光束投射到显示单元的凹形硅晶结构上，最终形成一个数字图像显示单元，这种显示屏光路损耗低，光亮度范围广，对比度高，体积较小，光程短，转换效率高。
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公开(公告)号：CN110361381A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910785056.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分子筛膜的色感酸碱测定装置和方法，属于化学测定装置领域，包括过滤容器、变色反应池和测定装置，测定装置包括图形采集单元、图像处理单元和数据存储单元；过滤容器的外壁由滤网构成，变色反应池的外壁由分子筛膜构成，多个变色反应池放置在过滤容器内；每个变色反应池内存放不同的酸碱变色指示剂，被多层滤网过滤后的被测溶液同时进入所有变色反应池；图形采集单元用于获取变色反应池中的图像信息，并将图像信息发送到图像处理单元；图像处理单元对图像信息进行处理，提取特征值，并与标准库比对，计算被测液体的pH值，将最终计算值发送到数据存储单元进行自动化存储。该装置和方法可实现溶液中pH值的快速准确测定。
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公开(公告)号：CN109470517A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811227210.9
申请日：2018-10-22
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明公开了一种可移动的水质在线系统监测装置，涉及水质监测设备技术领域，包括箱体和安装在箱体底部的浮板，箱体顶面上安装有太阳能电池板，将转换得到的电能存储在箱体内部的蓄电池中，同时箱体内部具有使用波浪发电的装置，浮板底面上还具有推进电机，推进电机带动推进桨叶带动箱体移动，浮板底面上由舵机控制的转向舵控制移动方向，在箱体移动到一个位置后，箱体内部的水质检测设备抽取水样后进行水质检测，将检测结果实时发送至监测中心，本发明的监测装置可以在一定的范围内移动，对移动范围内的水体进行检测，充分保证水质检测数据的准确，同时通过太阳能和波浪发电相结合的方式提供电源，可以使监测装置进行更长时间的全天候监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118691914A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411196532.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 江西师范大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像识别处理领域，提出了一种基于协作网络的高分辨率地表覆被遥感分类方法及系统，通过设计一种协作网络，根据局部特征编码模块和全局特征编码模块进行局部覆被特征和全局覆被特征的增强，以获取更多的局部特征信息和全局特征信息，进而提高分类预测的精确性，再设计一种特征解码模块进行多个空间尺度的地表覆被分类预测，并通过设计一种多尺度加权损失函数，根据覆被类型中值频率与对比度因子建立多重加权的损失函数并应用于不同尺度的地表覆被分类预测，以提升少数类与困难类覆被类型的识别能力，进而提高整体分类预测的精确性，最终进行精度验证以输出最终地表覆被分类预测结果，本发明极大地提高了地表覆被分类监测的精确性。
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公开(公告)号：CN118230176B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410644415.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 江西师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了基于多源遥感与时空深度集成学习的湿地分类方法及系统，涉及遥感技术领域，该方法包括：获取多源遥感数据并进行预处理以建立湿地分类样本数据，再划分为训练集和测试集；构建包括特征集成编码模块和特征集成解码模块的时空深度集成分类模型，基于改进的2‑D卷积分支网络、改进的3‑D卷积分支网络与LSTM循环分支网络建立特征集成编码模块，根据多分支解码块和集成决策块建立特征集成解码模块；建立混合损失函数以优化该分类模型；将测试集输入优化后的分类模型以输出湿地覆被分类结果。该方法能够解决单一的遥感数据源或者深度模型难以有效挖掘湿地的多样化复杂特征，导致在整体分类精度上不能满足实际需求的问题。
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公开(公告)号：CN107589063B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201710809974.8
申请日：2017-09-11
Applicant: 江西师范大学
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明公开了一种动态大气腐蚀区域地图数据处理方法、装置及系统，涉及腐蚀监测技术领域。该方法通过建立待检测金属的腐蚀速率与的大气环境数据的归一化关联模型，并从归一化关联模型中确定大气环境数据的权值；将预设时间间隔内分区存储的待检测金属的腐蚀速率与待检测金属的相应腐蚀标准速率比较，得到相应子区域内的大气腐蚀性等级；调取颜色存储区内与大气腐蚀性等级相匹配的颜色并填充至区域地图的相应子区域内，并将权值最大的大气环境数据对应的大气环境数据的文本插入区域地图的相应子区域内，形成并输出动态大气腐蚀区域地图，从而确定了当前监测时间点的主要环境影响因素和监测区域内大气环境腐蚀性时间历程内的成连续变化的过程。
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公开(公告)号：CN110335897A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910676388.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 江西师范大学
IPC: H01L29/76
Abstract: 本发明公开了一种多极式蜂窝电子晶体管结构，涉及电子晶体管技术领域。本发明包括若干电子晶体管本体，电子晶体管本体为正六边形结构，若干电子晶体管本体组成蜂窝状结构，电子晶体管本体中心部设有一核心通道，两电子晶体管本体侧边连接处刻蚀有边通道，边通道为无阻型边通道或阶梯受阻型边通道或次强电穿透型边通道或强电穿透型边通道。本发明通过设计蜂窝结构的电子晶体管，丰富了晶体管的逻辑应用能力，强化了集成电路的漏致势垒和电路稳定性，同时电子晶体管本体的六个边通道的电荷位置和电荷属性的排列组合可形成多种信号状态，承载更多的数据计算和存储，解决了现有的电子晶体管结构的逻辑应用能力和电路稳定性不足的问题。
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公开(公告)号：CN118298182B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410711203.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 江西师范大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及遥感技术领域，具体公开一种基于跨分辨率语义分割的耕地地块遥感制图方法及系统，包括获取高分辨率遥感影像数据，进行预处理及将预处理后影像数据进行划分得到影像数据样本；获取多源低分辨率土地利用数据，生成相对一致性的低分辨率耕地标签样本；构建跨分辨率语义分割模型，根据多尺度特征编码模块、边缘特征增强模块、特征解码模块与耕地置信区域优化模块从遥感影像生成耕地地块置信区域与模糊预测区域；基于耕地地块置信区域、模糊预测区域及标签样本，建立混合损失函数；对跨分辨率语义分割模型进行训练，基于训练后的跨分辨率语义分割模型进行耕地地块分割预测及精度验证，提升大规模耕地地块遥感制图的精度与自动化水平。
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