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公开(公告)号：CN111627031B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202010478994.3
申请日：2020-05-29
Abstract: 本发明提出了一种基于瓦屋状多边形的作物根系表型分析装置及方法，其步骤如下：搭建作物根系表型分析装置，及时获取完整根系的彩色图像；对彩色图像进行裁剪，利用图像二值化将根系图像进行分割，采用连通区域标记法保留面积最大的连通区域，得到根系连通区域的二值化图像；通过表示根系像素点的最左端、最右端和最顶部的像素点确定矩形区域，在矩形区域内进行二均值聚类，进一步确定瓦屋状多边形；根据瓦屋状多边形进行根系形态及生长发育规律的动态表型分析。本发明引入瓦屋状多边形来定义根系的覆盖几何形状、密度分布、性状模式等全局特征，实现根系形态及生长发育规律等的动态表型分析；且自动化程度高，对尺度变化不敏感。
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公开(公告)号：CN114237084A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111302132.6
申请日：2021-11-04
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种无人机图传视频信号控制电路，包括分压电源电路、加法器电路和视频耦合电路，所述分压电源电路的视频脉冲信号输出端与所述加法器电路的视频脉冲信号输入端连接，所述加法器电路的视频信号输出端与所述视频耦合电路的视频信号输入端连接，所述视频耦合电路的视频信号输出端为所述无人机图传视频信号控制电路的视频信号输出端。本发明通过监测无人机雷达传感信号，当发生雷达监测障碍信号时才启动视频传输数据，如此，则能够保证无人机控制信号传输效率，还能够节省视频传输存储空间，视频信号自动处理，无需人工控制，使用方便，具有推广应用的价值。
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公开(公告)号：CN111126194B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911260595.3
申请日：2019-12-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06F16/58 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种社交媒体视觉内容情感分类方法，包括如下步骤：层次化视觉情感本体建模：建立情感本体概念，完成对社交媒体中的视觉内容的规范性描述；对社交媒体中的视觉内容进行本体概念检测：基于深度学习建立社交媒体中视觉内容和情感本体概念之间的映射关系；基于情感本体概念响应的情感倾向识别：利用社交媒体中视觉内容的情感本体概念，识别社交媒体视觉内容的情感倾向。本发明对视觉内容进行多角度和多层次立体描述，同时，在进行概念检测过程中，充分考虑了视觉感知过程，能够准确地对视觉内容进行情感分类；本发明在对社交媒体视觉内容进行情感分类过程中，无需人工情感标注，有效避免了情感倾向标签不可靠造成的情感分类不准确。
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公开(公告)号：CN111248899B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010194083.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及穿戴式心电采集装置，有效的解决了现有穿戴式心电采集装置电极无法自行粘贴、易脱落，电线杂乱且影响行动的问题；其解决的技术方案是包括心电记录仪，其特征在于，还包括固定架，固定架上端固定连接有肩部护板，固定架上上下滑动连接有多个固定环架，每个固定环架上均滑动连接有多个触点基座；每个触点基座内均滑动连接有触点柱，触点柱置于触点基座外的一端固定连接有电极触点，触点基座内设置有上下往复运动的清洁毛刷，触点基座内设置有多个小型雾化喷头，触点基座外固定连接有夹紧装置；本发明结构简洁，便于使用，可有效的保证佩戴者可自行监测自身的心电情况，且不易脱落，实用性强。
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公开(公告)号：CN111627031A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010478994.3
申请日：2020-05-29
Abstract: 本发明提出了一种基于瓦屋状多边形的作物根系表型分析装置及方法，其步骤如下：搭建作物根系表型分析装置，及时获取完整根系的彩色图像；对彩色图像进行裁剪，利用图像二值化将根系图像进行分割，采用连通区域标记法保留面积最大的连通区域，得到根系连通区域的二值化图像；通过表示根系像素点的最左端、最右端和最顶部的像素点确定矩形区域，在矩形区域内进行二均值聚类，进一步确定瓦屋状多边形；根据瓦屋状多边形进行根系形态及生长发育规律的动态表型分析。本发明引入瓦屋状多边形来定义根系的覆盖几何形状、密度分布、性状模式等全局特征，实现根系形态及生长发育规律等的动态表型分析；且自动化程度高，对尺度变化不敏感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126194A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911260595.3
申请日：2019-12-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/58 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种社交媒体视觉内容情感分类方法，包括如下步骤：层次化视觉情感本体建模：建立情感本体概念，完成对社交媒体中的视觉内容的规范性描述；对社交媒体中的视觉内容进行本体概念检测：基于深度学习建立社交媒体中视觉内容和情感本体概念之间的映射关系；基于情感本体概念响应的情感倾向识别：利用社交媒体中视觉内容的情感本体概念，识别社交媒体视觉内容的情感倾向。本发明对视觉内容进行多角度和多层次立体描述，同时，在进行概念检测过程中，充分考虑了视觉感知过程，能够准确地对视觉内容进行情感分类；本发明在对社交媒体视觉内容进行情感分类过程中，无需人工情感标注，有效避免了情感倾向标签不可靠造成的情感分类不准确。
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公开(公告)号：CN113791383A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111202922.7
申请日：2021-10-15
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明提供一种基于超宽带测距的组合双锚点定位方法，包括以下步骤：构建组合双锚点定位基站，包括双锚点基站和超宽带增益天线；通过组合双锚点定位基站，对待定位标签每隔一个固定时间进行双边双向测距，其中：若获得两个待定位标签的距离信息，则标签处于两个超宽带增益天线的重合范围，根据两个超宽带增益天线的距离和单个距离信息确定标签位置；若获得一个待定位标签的距离信息，则处于该超宽带增益天线主瓣方向上，根据该距离信息确定标签位置。该方法基于超宽带测距的组合双锚点定位方法，通过创新的组合基站构造设计，利用组合双锚点的空间位置关系和融合数据处理方法，有效地解决了单基站一维定位问题和多基站扩展定位问题。
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公开(公告)号：CN111248899A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010194083.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0408
Abstract: 本发明涉及穿戴式心电采集装置，有效的解决了现有穿戴式心电采集装置电极无法自行粘贴、易脱落，电线杂乱且影响行动的问题；其解决的技术方案是包括心电记录仪，其特征在于，还包括固定架，固定架上端固定连接有肩部护板，固定架上上下滑动连接有多个固定环架，每个固定环架上均滑动连接有多个触点基座；每个触点基座内均滑动连接有触点柱，触点柱置于触点基座外的一端固定连接有电极触点，触点基座内设置有上下往复运动的清洁毛刷，触点基座内设置有多个小型雾化喷头，触点基座外固定连接有夹紧装置；本发明结构简洁，便于使用，可有效的保证佩戴者可自行监测自身的心电情况，且不易脱落，实用性强。
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公开(公告)号：CN111126195A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911260652.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了基于场景属性驱动和时空域显著性的异常行为分析方法，包括构建主客体静态动势响应模型；构建主体表观显著性模型；构建面向全局场景的动态特征提取模型进行提取全局场景动态特征；构建主体运动显著性模型；对主体目标进行持续性的检查和跟踪；对行为状态进行判别；采用条件后验概率预测方法对异常行为的强弱程度进行判别；本发明通过从静态态势和动态态势两个角度考虑主客体之间的依存关系，对场景静态态势信息的描述分为面向主客体自身的显著表现特征和主客体之间的类别属性特征，形成了以场景属性关联为驱动目标潜在状态描述，解决了无法对静态主体目标进行异常判断的问题。
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公开(公告)号：CN111126195B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911260652.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了基于场景属性驱动和时空域显著性的异常行为分析方法，包括构建主客体静态动势响应模型；构建主体表观显著性模型；构建面向全局场景的动态特征提取模型进行提取全局场景动态特征；构建主体运动显著性模型；对主体目标进行持续性的检查和跟踪；对行为状态进行判别；采用条件后验概率预测方法对异常行为的强弱程度进行判别；本发明通过从静态态势和动态态势两个角度考虑主客体之间的依存关系，对场景静态态势信息的描述分为面向主客体自身的显著表现特征和主客体之间的类别属性特征，形成了以场景属性关联为驱动目标潜在状态描述，解决了无法对静态主体目标进行异常判断的问题。
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