公开(公告)号：CN109858520B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN201811619744.6

申请日：2018-12-27

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  韩旭 ,  唐铭英 ,  何聚厚 ,  汪西莉

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

摘要： 本公开涉及一种多层半监督分类方法，包括准备数据集、对数据集进行预处理、建立卷积神经网络模型、基于准备的数据集对模型进行训练得到分类结果的步骤。该方法解决了现有技术中的半监督分类方法数据集应用范围过窄、分类准确率低的问题。

公开(公告)号：CN118314404A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410530935.4

申请日：2024-04-29

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  林浩 ,  肖冰

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40

摘要： 一种基于动态注意力复合网络的受损小麦检测和分类方法，由构建数据集、数据集预处理、构建动态注意力复合网络、训练动态注意力复合网络、测试动态注意力复合网络步骤组成。本发明采用了动态感知网络，以自适应地聚焦于这些特殊结构的局部特征；递归卷积网络能够灵活分配计算资源，使总体结构有更轻量化的同时，具有更好的鲁棒性；稀疏差异注意力网络能更好地学习到输入特征的空间和通道相关性；窗口线性注意力网络增强了动态注意力复合网络对重要信息的关注程度，提高了动态注意力复合网络的表征能力和学习效率。本发明具有良好泛化能力和轻量化、稳定性高、检测和分类准确等优点，可用于受损小麦的检测和分类。

公开(公告)号：CN107121215B

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201710439983.2

申请日：2017-06-12

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  张洁庆 ,  马苗 ,  东桥 ,  肖冰

IPC分类号： G01K11/24 ,  G06N3/00

摘要： 一种重建储粮温度场的方法，由设置声波传感器、用自适应鸟群方法重建储粮温度场、确定被测储粮区域的温度场步骤组成。本发明采用自适应鸟群方法重建黄豆温度场，能准确地重建出所测黄豆区域的温度场分布，在鸟群的飞行行为中加入移动步长，并根据鸟的局部及全局极值，动态地改变学习因子的大小，使其在前期具有较强的自学能力，提高了全局搜索能力，后期强化鸟的社会学习能力，加快了收敛速度。本发明具有重建精度高、收敛速度快等优点，可用于重建储粮区域的温度场。

公开(公告)号：CN109829472A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201811598286.2

申请日：2018-12-24

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  汪西莉 ,  刘琦 ,  肖冰 ,  唐铭英

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本公开涉及一种基于概率近邻的半监督分类方法，包括准备数据集、对数据集进行预处理、构造概率近邻矩阵S、将概率转移矩阵P初始化为概率近邻矩阵S、在原始数据集上进行标签传播、更新、检查收敛、得到分类结果等步骤。该方法解决了现有的基于图的半监督分类中，相似度图的构建不能很好地反应实际情况、分类不准确的问题，本公开的分类方法能更贴近实际情况，使分类结果更为准确。

公开(公告)号：CN109145930A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810969685.9

申请日：2018-08-23

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  汪西莉

IPC分类号： G06K9/46

CPC分类号： G06K9/4671

摘要： 本发明公开的属于图像显著性检测技术领域，具体为一种基于半监督的图像显著性检测方法，该基于半监督的图像显著性检测方法的具体检测步骤如下：S1：建立坐标系：建立平面坐标系，平面坐标系基于操作系统建立，平面坐标系横轴X、纵轴Y、坐标原点O；S2：插入对象、划分区域；S3：区域单元内对象处理；S4：显著点高亮、背景虚化；S5：区域模块化组合保存，本方案通过将检测对象通过区域块的划分方式进行单独操作，可以对区域块进行放大化处理，以各个区域块作为单元个体，使得各个区域块之间不相互影响，边界处理较为完整，将区域块单独操作，降低对识别对象的识别出错的情况。

公开(公告)号：CN107300588A

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201710491362.9

申请日：2017-06-23

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  孙雪华 ,  马苗 ,  肖冰 ,  赵志博 ,  裴炤

IPC分类号： G01N29/44

摘要： 本发明提供一种基于玉米粒碰撞声信号多域融合的PSO-SVM优化方法，包括对玉米粒碰撞声信号时域特征、频域特征和希尔伯特域特征进行提取以及构建PSO-SVM分类器。通过利用PSO算法对SVM参数进行优化，构建PSO-SVM分类器，可以对送入到PSO-SVM分类器中的玉米粒碰撞声信号的时域、频域和希尔波特域的特征进行分类识别，以获得更高的玉米颗粒完好粒、霉变粒和虫蛀粒的识别率。

公开(公告)号：CN105931253A

公开(公告)日：2016-09-07

申请号：CN201610321142.7

申请日：2016-05-16

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  汪西莉 ,  何聚厚

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T5/00

CPC分类号： G06T5/003 ,  G06T2207/20041 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20152

摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习相结合的图像分割方法，包括如下步骤：获取待分割图像的梯度图像，并对待分割图像依次进行压缩、锐化、二值化处理和距离变换处理，获取待分割图像的距离地形图；提取所得距离变换图中每个连通区域的灰度值最大的一点或点集，作为前景标记；对所得的距离地形图进行分水岭变换，将得到的分水岭脊线作为背景标记；屏蔽所述梯度图像中的局部极小值，根据获取的前景标记和背景标记标记所述梯度图像的局部极小值，得到所述修正后的梯度图像；然后通过半监督学习方法进行多角度数据的获取、预测矩阵的建立、训练模型的构建以及图像的分割。本发明能提高图像分割的精度。

公开(公告)号：CN104899313A

公开(公告)日：2015-09-09

申请号：CN201510334098.9

申请日：2015-06-16

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  汪西莉 ,  肖冰 ,  叶宇晗

IPC分类号： G06F17/30 ,  G06Q50/20

CPC分类号： G06F17/30743 ,  G06Q50/205

摘要： 本公开涉及一种基于音频指纹技术的应用方法及系统，即一种点名方法及系统，基于音频指纹技术，提取出压缩域的音频指纹，通过挖掘音频压缩时的MDCT信息，在部分解码的情况下提取表征音频特征的指纹，从而得到要匹配的音频，完成点名。本公开具有方便快捷，简化点名工作量的特点；基于所述方法实现的装置，方便管理者的管理，而相应系统的实现为装置的应用提供技术支持，从而使传统的点名工作智能化，自动化。

公开(公告)号：CN109710787B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN201811646150.4

申请日：2018-12-30

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  张洁庆 ,  彭亚丽 ,  肖冰 ,  裴炤

IPC分类号： G06V30/196 ,  G06F16/583 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于深度学习的图像描述方法，包括将图像数据集分为训练集和测试集；构建图像描述模型；在ImageNet数据集上训练完成残差网络预训练模型，加载残差网络预训练模型参数至图像描述模型中的可变形卷积残差网络中；将训练集中的图像送入空间变换网络中，空间变换网络的输出结果送到可变形卷积残差网络，可变形卷积残差网络输出图像的特征向量；生成图像对应的文本序列；完成语言模型的构建生成图像对应的语句；使用AdamW优化算法对图像描述模型进行训练；输出图像对应的描述语句；本发明提取的图像特征具有更好的空间表达能力，生成的句子准确度高，语言结构丰富，并且模型训练时间少，收敛速度快。

公开(公告)号：CN109410212B

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN201811181945.2

申请日：2018-10-11

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  何聚厚 ,  汪西莉

IPC分类号： G06T7/10 ,  G06T7/181

摘要： 本发明公开了一种交互式图像分割方法，包括以下步骤：A、对待处理图像进行灰度化处理，得到灰度图像；B、使用同一分割策略对待处理图像和灰度图像进行分割；C、对两幅图像所分割出的图像块进行对比，根据位于两幅图像上同一位置的两个图像块的偏差值对分割策略进行修改正；D、使用修正后的分割策略重复上述步骤B和步骤C，直至步骤C中得出的偏差值小于设定阈值。本发明可以解决现有技术的不足，提高了图像分割的速度和精确度。