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[发明专利]一种基于MLP-Mixer的跨模态行人重识别方法-CN202210349736.4有效
发明人：黄德双;万思哲;元昌安;伍永 -专利权人：广西科学院
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于MLP‑Mixer的跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集行人可见光图像和行人红外图像；基于所述行人可见光图像和所述行人红外图像，利用MLP‑Mixer网络分别提取可见光模态人物特征和红外模态人物特征；基于所述可见光模态人物特征和所述红外模态人物特征，利用基于位置的自注意力引导学习模型提取模态共享特征；利用损失函数优化所述模态共享特征，获得异质模态的区分性局部特征表示，进行行人重识别。本发明提升了深度学习在行人再识别领域的表现，使行人再识别技术可以更好地解决现实问题。
一种基于 mlp mixer 跨模态行人识别方法

[发明专利]一种融合多尺度GAN和标签学习的行人重识别系统及方法-CN202110509019.9有效
发明人：黄德双;张焜;伍永;元昌安 -专利权人：广西科学院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多尺度GAN和标签学习的行人重识别系统及方法，本发明使用多尺度条件生成对抗网络和改进的多维正则化标签方法进行数据增强。多尺度条件生成网络融合了条件生成对抗网络和多尺度特征提取技术。使用修剪后的U‑Net作为生成网络，马尔可夫判别器和多尺度特征判别器作为判别网络。通过修复遮挡图像的方式扩充数据集，从而提高模型识别的能力，并且通过改进的MPRL方法进行在线标签学习，缓解了生成图像带来的噪音干扰，在多个数据集上显著提高了基准模型的mAP和Rank‑1指标。
一种融合尺度 gan 标签学习行人识别系统方法

[发明专利]一种基于器官编码的医学影像精确定位方法及系统-CN202210349691.0有效
发明人：黄德双;文虎儿;元昌安;伍永 -专利权人：广西科学院
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开一种基于器官编码的医学影像精确定位方法及系统，包括构建器官编码表并获取医学影像，通过训练好的器官编码模型对所述医学影像进行预测，得到所述器官编码信息，其中所述器官编码模型为深度学习模型；基于器官编码信息和器官编码表，获取器官位置信息；基于器官位置信息进行医学影像中的器官自动分割。通过对每张医疗影像编码的方式，采用卷积神经网络进行训练，能够对每张医疗影像进行精确定位，并且最终有效进行器官的有效分割或靶区分割。
一种基于器官编码医学影像精确定位方法系统

[发明专利]一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法-CN202010076639.3有效
发明人：黄德双;伍永 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法，包括：构建行人重识别训练网络；按照预设训练参数进行网络超参数调节，得到学习网络；屏蔽多尺度表征学习和随机批掩膜分支，得到测试网络，将测试集输入测试网络后得到对应测试识别结果；判断测试识别结果准确率是否大于或等于预设值，若判断为是，则将实际数据集输入学习网络，否则重新训练网络；最后屏蔽多尺度表征学习和随机批掩膜分支，得到应用网络，将查询图像输入应用网络后得到对应的识别结果。与现有技术相比，本发明使用随机批掩膜策略、多尺度表征学习以及损失函数联合训练，能够捕获行人图像更细节性的判别力特征，并提取到局部的重要的被抑制的特征。
一种融合随机批掩膜尺度表征学习行人识别方法

[发明专利]一种基于局部信息学习的跨模态行人再识别方法-CN202011426416.1有效
发明人：黄德双;伍永 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部信息学习的跨模态行人再识别方法，包括：获取标准数据集，并对标准数据集进行数据增强；将数据增强后的标准数据集划分为训练集和测试集；基于双流ResNet50卷积神经网络架构，构建跨模态行人再识别训练网络；将训练集输入跨模态行人再识别训练网络，通过训练得到跨模态行人再识别测试网络；从测试集中随机选取一张待查询图像，将待查询图像以及测试集中的候选数据库输入跨模态行人再识别测试网络，得到待查询图像对应的识别精度值。与现有技术相比，本发明通过有效提取不同模态图像之间的特定特征、对特定特征进行中高层特征联合学习以得到共享特征，能够减小RGB与红外两种模态之间的差异性、提高跨模态行人再识别的识别精度。
一种基于局部信息学习跨模态行人识别方法

[发明专利]一种基于空间序列特征学习的行人重识别系统及方法-CN202110509285.1有效
发明人：黄德双;张焜;伍永;元昌安 -专利权人：广西科学院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间序列特征学习的行人重识别系统及方法，包括：Res2Net网络、全局特征模块、空间序列特征学习模块；全局特征模块包括平局池化模块和全连接层模块；Res2Net网络分别与全局特征模块和空间序列特征学习模块连接；所述空间序列特征学习模块包括卷积层、随机掩膜模块、最大池化模块和自注意力模块。本发明提出基于自注意机制的空间序列特征学习模块，构造水平和垂直两个方向的空间序列特征，学习其空间语义联系，提取有效的局部特征；提出随机批次特征擦除训练策略，通过随机掩膜块对特征图谱的局部区域进行遮挡，以此迫使模型学习被抑制的低频局部特征。
一种基于空间序列特征学习行人识别系统方法

[发明专利]一种基于弱监督细粒度的植物叶片识别系统及方法-CN202210349724.1在审
发明人：黄德双;刘文辉;元昌安;伍永 -专利权人：广西科学院
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于弱监督细粒度的植物叶片识别系统及方法，包括，客户端，服务器；所述客户端与所述服务器连接；其中，所述客户端用于获取植物叶片图像及识别请求，并对识别结果进行展示；所述服务器用于接收植物叶片图像及识别请求，并基于识别请求通过弱监督细粒度模型对所述植物叶片图像进行识别，并将识别请求及识别结果存储至数据库，其中服务器内包含有数据库。本发明能够对叶片图像进行准确识别，同时构建识别应用系统，通过获取植物的叶片图像，即可高效率高准确率地识别出植物的物种类别。
一种基于监督细粒度植物叶片识别系统方法

[发明专利]基于多图像协同注意力机制的植物叶片识别系统及方法-CN202210350190.4在审
发明人：黄德双;刘文辉;元昌安;伍永 -专利权人：广西科学院
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多图像协同注意力机制的植物叶片识别系统及方法，包括：客户端首先根据用户请求选择图像识别方式，基于图像处理模块将识别到的图像进行预处理操作，得到经过预处理后的图像；通过人机交互界面选取上传操作，基于图像上传模块进行上传并发送请求；服务器端接收到来自所述客户端的图像后，调用部署于服务器端的植物叶片识别模型对图像数据进行植物叶片识别，并返回结果至所述客户端的人机交互页面上实时展示识别结果。本发明利用弱监督方式训练基于多图像协同注意力模型，通过最小的代价，不需要人工标注信息即可训练一个高性能的植物叶片识别模型，便于实现。
基于图像协同注意力机制植物叶片识别系统方法

[实用新型]一种菌包包装机-CN202122985354.4有效
发明人：苏正禹;伍永;陈友;王荣国 -专利权人：贵州金蟾大山生物科技有限责任公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： B65B35/50 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种菌包包装机，包括底托、倾斜板、编织袋固定杆、推动气缸，所述编织袋固定杆共有两根，编织袋固定杆分别固定在底托两侧，所述底托和倾斜板分别通过支撑柱与地面连接，倾斜板上端与底托一端之间留有3cm至5cm的缝隙，推动气缸安装在底托另一端，且推动气缸的伸缩端朝向与底托的中轴线平行，推动气缸的伸缩端设有推板。本实用新型通过使用底托将菌包码放整齐后，使用推动气缸将菌包推入到编织袋中，实现快速的装袋，提高工作效率的同时，使得菌包可以整齐的装入到编织袋中，避免菌包在袋中散乱，且整个装置绿色环保，噪声小，操作简单，结构紧凑，机动灵活，安全可靠，整筐倾倒、经济适用等特点。
一种包包装机

[外观设计]车牌识别一体机(CP730)-CN202130237950.7有效
发明人：伍永 -专利权人：广州市晶密电子有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：车牌识别一体机(CP730)。2.本外观设计产品的用途：可以精准识别车牌的号码。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
车牌识别一体机 cp730

[发明专利]基于拼图打乱式数据扰动机制的植物叶片识别系统-CN202110509020.1在审
发明人：黄德双;杨宏伟;伍永;元昌安 -专利权人：广西科学院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于拼图打乱式数据扰动机制的植物叶片识别系统，包括：拼图打乱模块、对抗学习模块、建模模块、损失函数计算分析模块、余弦退火学习模块，本发明所述系统采用将输入样本处理成随机打乱的形式，迫使模型提取子区域特征，同时使用对抗学习规避拼图机制带来的噪声模式的干扰，避免模型过度拟合拼图输入中包含的间隔信息，同时使用构建学习建模子区域之间的关联信息，增强模型对于子区域的空间感知能力，最后通过余弦退火方案给模型多次纠错的机会，以提高模型识别准确率。
基于拼图打乱数据扰动机制植物叶片识别系统

[发明专利]一种前台行政事务管理系统-CN201810108609.9在审
发明人：伍永;初昊阳;孔庆强 -专利权人：广州市晶密电子有限公司
申请日： 2018-02-03 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种前台行政事务管理系统，包括云服务器、手机、考勤机、门禁机、智能前台、消费终端和电子商城，所述手机、考勤机、门禁机、智能前台、消费终端、电子商城均分别连接到云服务器上，所述门禁机包括通道控制终端和门锁控制终端，所述智能前台包括人证对比模块、屏幕终端、摄像头终端、证件读取终端、生物识别终端、数据传送终端、物品管理终端、订单制定平台、信息发布平台、支付终端、智能办公，所述物品管理终端包括打印机和扫描枪，所述智能办公包括灯控制端、空调控制端和通风系统控制端。本发明中的系统能够很好的解放前台，让前台工作更轻松，是公司成本更低，服务更好，效率更高。
前台终端智能门禁机行政事务管理系统电子商城物品管理消费终端云服务器考勤机手机生物识别终端数据传送终端信息发布平台读取摄像头终端对比模块公司成本空调控制门锁控制屏幕终端通道控制通风系统支付终端灯控制控制端扫描枪打印机办公证件制定服务

[实用新型]一种油田采油安全取压装置-CN201320579301.5有效
发明人：王金勇;翟全良;王红芹;谭廷勇;房亚平;蒋清莲;牛建国;伍永;刘晓林;严荆平;王国锋;孙华涛;王东军;陈志强;洪平;赵宏;王婷婷;王帆;王岩;陈晓强 -专利权人：王金勇
申请日： 2013-09-18 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： G01L19/00 文献下载
摘要：本实用新型属于管道取压装置领域，尤其涉及一种用于管道液体或气体取压的介质传递取压装置。所述装置包括压力表，压力表与第一管道连接，第一管道与第二管道活动连接，第一管道内设有凸字形第一活塞，第二管道内设有凸字形第二活塞，第二活塞的凸起部端部设有凹槽，第一活塞的凸起部与第二活塞凸起部端部的凹槽榫接；第一管道内还设有液体介质，液体介质位于压力表与第一活塞之间。本实用新型结构简单，通过被测物→活塞→活塞→液体介质→压力表，将管道内的被测物的压力传递给压力表，工作人员可以精确读数，安全有效。
一种油田采油安全装置

[实用新型]抽油机电机皮带快速调整装置-CN201220467176.4有效
发明人：王金勇;刘万成;吴培召;谭廷勇;李敏;李岩;翟全良;张明勋;袁业启;牛建国;伍永;朱卫峰;王东军;王国风;严荆平;陈志强;王红芹;冯雷;赵怀志;王婷婷;王凡;陈军伟;王岩 -专利权人：王金勇;刘万成
申请日： 2012-09-14 - 公布日： 2013-03-27 - 主分类号： H02K5/26 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种抽油机电机皮带快速调整装置，包括端板、导轨、连接板、丝杠及调整机构，端板固定在导轨的两端，连接板设置在导轨上，且沿导轨移动，丝杠的一端固定有调整机构，另一端穿过端板与连接板连接，连接板上设置有电机底座连接孔。本实用新型是在抽油机电机底座下设置连接板，将连接板设置在导轨上，连接板的一端通过丝杠与导轨端板连接，通过转动丝杠，丝杠拉动连接螺母使连接板在导轨上移动，从而移动电机底座的位置，从而达到快速更换皮带及快速调整皮带涨紧力的目的，丝杠不会外露，安全可靠。
抽油机电机皮带快速调整装置

[发明专利]一种防盗控制器-CN201110134638.0无效
发明人：伍永 -专利权人：伍永
申请日： 2011-05-23 - 公布日： 2011-10-12 - 主分类号： B60R25/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种防盗控制器，属于防盗器技术领域，包括控制器、电瓶、超音波传感器、红外线感应器、报警器、CAN通讯模块、断电系统、太阳能集电板以及蓄电池，控制器分别与超音波传感器、红外线感应器、报警器、CAN通讯模块、断电系统以及蓄电池电连接，断电系统通过电瓶与控制器电连接，太阳能集电板通过蓄电池与控制器电连接；有益效果是可达到防盗功效，且避免误动作的产生，节约资源，结构简单，使用方便。
一种防盗控制器

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