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公开(公告)号：CN119418182A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411159177.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出一种基于特征融合的高分遥感影像目标检测方法及系统，属于高分遥感影像的数据处理与应用技术领域，方法包括：采用改进的EfficientNetv2网络对所述高分遥感影像进行局部特征提取，得到第一局部特征以及第二局部特征；将第一局部特征输入MobileViT网络对提取全局特征，得到全局特征；将全局特征以及第二局部特征输入到特征融合模块，得到融合特征；将所述融合特征输入到检测端，得到检测结果。本申请有效减低不同尺度下目标的误检和漏检，提高了高分遥感影像目标检测精度。
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公开(公告)号：CN119048793A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410824505.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院(湖州市电梯应急救援指挥中心) , 湖州师范学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种起重机轨道螺栓图像缺陷识别方法，包括以下步骤：步骤1：数据集构建，采集起重机轨道螺栓图像数据，并对所采集的数据进行剪裁、去噪等预处理操作，构建起重机轨道螺栓图像缺陷样本数据集；步骤2：特征提取，对预处理后的数据集进行特征提取，特征提取分为LBP特征提取和ResNet50深度特征提取；步骤3：特征向量融合和优化选择，将提取后的LBP特征和ResNet50深度特征进行融合，并利用t‑SNE对融合特征进行降维处理，剔除融合特征中冗余信息；步骤4：按照每类样本的一定比例选取若干样本作为训练集和测试集；步骤5：利用训练样本集训练SVM分类器，得到最优的分类决策函数；步骤6：将测试样本集输入到训练好的SVM分类器中，识别出轨道螺栓的缺陷类别。
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公开(公告)号：CN115227733A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210870081.5
申请日：2022-07-22
IPC: A61K36/31 , A61P7/00 , A23L33/105
Abstract: 本发明涉及一种西兰花提取物的制备方法及其在防治白细胞减少症中的用途。本发明涉及的西兰花提取物是利用西兰花内源酶系统对西兰花进行酶解，然后利用溶剂对西兰花的营养保健成分进行提取和浓缩，最后经过干燥得到的。本发明涉及的西兰花提取物可应用于食品、保健品及药品等领域以防治白细胞减少症。
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公开(公告)号：CN118794896A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410975427.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G01N21/25 , G01N1/28 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/2111 , G06F18/2132 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱的土壤有机碳含量预测方法，涉及高光谱预测技术领域。该方法首先采集并处理土壤样本，进行土壤光谱测量和SOC含量测定；然后测定土壤光谱反射率数据，并对土壤光谱反射率数据预处理；再采用哈里斯鹰算法HHO初步筛选特征波段，利用连续投影算法SPA特征对波段进行二次筛选；最后建立SOC含量高光谱预测模型进行土壤有机碳含量预测，并进行模型检验；该方法为土壤碳循环研究和土壤管理提供了重要的参考和指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117853810A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410037330.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/58 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督残差生成对抗网络的高光谱影像分类方法，其涉及数据处理与应用技术领域。包括：构建分类模型，将随机噪声输入分类模型的生成器得到高光谱影像伪样本数据；将高光谱影像伪样本数据和高光谱影像数据输入分类模型的判别器得到深度空谱特征，深度空谱特征经过Softmax分类器处理得到分类结果。本发明通过跳跃连接将前2个和前4个残差模块的提取特征分别与最后一个残差模块的输出特征做融合处理实现特征融合，避免了生成的高光谱影像与真实数据分布差异较大，可以解决小样本条件下模型特征提取能力和稳定性不足的问题，提高高光谱影像分类的准确性。
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公开(公告)号：CN117456274A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311592322.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种高光谱影像分类方法、装置、计算机设备和储存介质。该方法包括：构建深度密集残差网络分别提取影像的深度光谱特征、空间特征和空谱特征；采用多核学习方法将三个深层特征映射到高维空间，实现特征间的自适应融合；在多核融合特征的基础上，利用多核支持向量机对高光谱影像进行精确分类。本发明设计专门处理高光谱影像光谱、空间、光谱的网络，不同网络用维数不同的卷积专注不同维度的特征提取，有助于学习更加抽象和有层次的特征；引入密集残差单元有助于构建更深层次的网络，帮助网络学习复杂的光谱影像特征向量；将光谱、空间和光谱空间特征映射到深度特征空间进行融合，获得了表达能力更强、鲁棒性更强的高光谱影像特征。
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公开(公告)号：CN117253093A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311336081.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种基于深度特征和图注意力机制的高光谱影像分类方法，涉及高光谱影像的数据处理与应用技术领域，该方法包括：获取高光谱影像数据；通过结合2D卷积和3D卷积构建混合卷积网络模型，对高光谱影像数据进行特征提取，得到深度空谱特征；利用k近邻方法对深度空谱特征进行构图，得到空间光谱图；使用图注意力网络提取空间光谱图中的节点特征；根据节点特征，利用softmax函数生成每个节点的预测标签；根据预测标签，对影像数据进行分类，得到影像的分类图；本方法结合卷积神经网络和图注意力网络各自的优势，能够提取影像中各类地物具有判别能力的深层次空谱特征，提高了影像的分类结果。
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公开(公告)号：CN116595658A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310305514.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院(湖州市电梯应急救援指挥中心) , 湖州师范学院
IPC: G06F30/17 , G01N17/00 , G01N17/04 , G01B17/02 , G01P5/08 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/04 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及管道安全领域，具体涉及一种管道寿命估算方法，通过参数测验装置和对管道样本试验的方式获得时间对应的腐蚀速度，并通过长短期记忆模块估算管道寿命，其中数测验装置包括：倾斜底座、样板夹具、样板侧边密封夹带、输液机构、液料回收机构和液料存储箱，管道样本通过样板夹具固定在倾斜底座上方；输液机构包括：若干在顶板长度方向上排列设置的液料出口，每个液料出口连接有输液管道，每条输液管道上设置有阀门和加压泵，所有输液管道与输液总管尾部相连，输液总管头部设置在液料存储箱内；倾斜底座上方设置有同样倾斜设置的顶板，液料出口设置在顶板下方，顶板下方还设置有若干电波流速计，管道样本下方设置有若干超声波测厚仪。
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公开(公告)号：CN119068351A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411105153.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 本申请提出一种基于语义融合的遥感影像变化检测方法及系统，属于遥感影像的数据处理与应用技术领域，其中，方法包括：将多批次的第一待检测影像与第二待检测影像分别输入具有局部交互增强模块的深度编码器中提取局部特征，将第一局部特征图以及第二局部特征图分别输入到视觉自注意力编码器中提取全局特征；将全局特征图输入到级联上采样解码器，经过多次上采样以及特征融合操作，得到特征映射；将特征映射输入到分类器进行分类，得到遥感影像变化检测图。实现局部与全局语义特征的有效融合，在保持精确定位变化区域的同时，加强对各类地物变化检测的敏感度和准确性。
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