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[发明专利]一种农作物病害的综合识别处理方法-CN202010919119.4有效
发明人：田二林;黄伟;张秋闻;李祖贺;夏永泉 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种农作物病害的综合识别处理方法，包括以下步骤：构建输入样本集和多源对比库、颜色纹理描述集成、输入样本集筛选、融合模型建模、提取颜色纹理特征、颜色纹理综合分析比对和确定具体病虫害及位置；本发明获取目标范围农作物叶片图像样本构成输入样本集，利用外部数据源，并对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，构建多源对比库，且构建输入样本集的可视化模型，构建影像相对应的Path和Row数值矢量化模型，提取颜色纹理特征，和多源对比库进行比对，颜色纹理相重合的时候，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，从而准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确。
一种农作物病害综合识别处理方法

[发明专利]数据丢失和信道噪声干扰下的ILC系统输入信号滤波方法-CN202011495264.0有效
发明人：黄立勋;霍林林;张喆;刘伟华;陈雪艳;王丽萍;张秋闻 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种数据丢失和信道噪声干扰下的ILC系统输入信号滤波方法，其步骤为：首先，建立包括状态更新方程和状态测量方程的滤波估计模型；其次，根据正交投影准则和滤波估计模型的系统参数计算滤波估计模型的新息和新息协方差，进而获得滤波估计模型的预测增益和滤波增益；然后根据正交投影准则和预测增益计算状态预测值和状态预测误差的方差值；最后，根据状态预测值、状态预测误差的方差值和滤波增益计算滤波后的状态估计值和状态估计误差的方差值。本发明依据迭代学习过程构建滤波估计模型，又依据正交投影准则，获得基于线性最小方差的滤波器，在迭代域内实现对滤波模型中包含数据丢失和信道噪声干扰的输入信号的最优滤波。
数据丢失信道噪声干扰 ilc 系统输入信号滤波方法

[发明专利]一种基于交替归纳的知识图谱关系预测方法-CN202310705117.9在审
发明人：马江涛;周辰宇;王艳军;李祖贺;张秋闻;庾骏;李璞;李玉华;张勋才;马宇科;李霆;晋文朵;程佳;刘博;李坤霖;孙一帆;卫梦屹;付一龙 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于交替归纳的知识图谱关系预测方法，其步骤如下：初始化知识图谱中每个实体的子图；使用子图序列化模型将子图转化为序列，学习序列化特征得到状态序列；使用偏好强化模型学习子图之间的共同偏好的权重，利用权重表示实体和尾实体的潜在子图；使用交替聚合模型处理潜在子图归纳不同的归纳子图，通过归纳子图之间的得分预测实体之间的关系并输出。本发明通过在知识图谱中学习候选实体周围的子图来预测关系，避免学习嵌入任何特定实体，可以在推理阶段处理新的看不见的实体；通过学习单个子图中层级之间的潜在关联和不同子图之间的共性来预测推测未知实体之间的关系，提高了知识图谱关系预测的效果和效率，提高了知识图谱质量。
一种基于交替归纳知识图谱关系预测方法

[发明专利]基于语义分割和实例再检测的弱监督视觉目标检测方法-CN202310708773.4在审
发明人：钱晓亮;骆龙祥;李超;王慰;曾黎;程塨;姚西文;岳伟超;任航丽;刘向龙;王芳;刘玉翠;吴青娥;张秋闻 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于语义分割和实例再检测的弱监督视觉目标检测方法，步骤为：将图像送入主干网络中得到特征图；使用选择性搜索算法得到初始目标候选框，将初始目标候选框映射到特征图上，感兴趣区域池化得到目标候选框的特征向量；对基础多实例学习网络训练，将目标候选框与分割实例进行交并比运算得到目标覆盖得分和目标置信得分；根据目标置信得分挖掘实例分类优化分支的伪真值实例；利用伪真值实例监督实例分类优化分支的训练；通过增强伪真值生成策略生成增强伪真值实例；依据增强伪真值实例分别对实例再检测模块的再分类分支和再定位分支的训练进行监督。本发明能够有效提升伪标签挖掘的鲁棒性，可以有效提升图像弱监督目标检测的准确性。
基于语义分割实例检测监督视觉目标方法

[发明专利]一种基于闭环负反馈的UPWM失真校正方法及该方法构建的数字UPWM调制器-CN202110991434.2有效
发明人：于泽琦;张珂;袁俊岭;张秋闻;黄伟;刘岩;姜冰冰;刘豪凯 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：一种基于闭环负反馈的UPWM失真校正方法及该方法构建的数字UPWM调制器，该方法首先在数字Sigma‑Delta调制器之前添加插零值模块，提高输入信号的采样频率；然后在数字Sigma‑Delta调制器之后加入抽取模块，降低数字Sigma‑Delta调制器输出信号的采样频率；之后对数字Sigma‑Delta调制器的状态空间表达式进行重构，求取一组新的状态空间系数，使得重构之后的数字D类音频功放系统和原数字D类音频功放系统等价；最后将抽取模块和UPWM发生器包含到数字Sigma‑Delta调制器的环路内，构成闭环负反馈环路，使得环路的输入输出呈现线性，从而校正UPWM产生的失真。本发明不仅能降低谐波失真还能大幅降低功放输出信号的本底噪声，从而可使功放拥有较高的SNDR，同时所提方法可全数字电路实现、硬件实现简单且具有可移植性。
一种基于闭环负反馈 upwm 失真校正方法构建数字调制器

[发明专利]基于伪实例软标签的遥感图像弱监督目标检测方法-CN202310568911.3在审
发明人：钱晓亮;林晨阳;霍豫;王慰;曾黎;程塨;姚西文;王芳;刘玉翠;岳伟超;任航丽;刘向龙;吴青娥;张秋闻 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于伪实例软标签的遥感图像弱监督目标检测方法，其步骤为：构建弱监督深度检测网络，并添加实例分类优化；使用选择性搜索算法为训练图像生成一系列目标候选框，依次计算目标候选框类别得分和图像的类别预测得分，训练弱监督深度检测网络；计算每个目标候选框的双上下文投影得分；得到目标候选框质量得分，为每个实例分类优化分支挖掘伪真值实例；为所有伪真值实例分配软标签，对实例分类优化分支训练；利用训练后的弱监督深度检测网络和实例分类优化分支构建目标检测模型，利用目标检测模型获得感兴趣目标的类别和位置。本发明能够有效挖掘高质量目标候选框，能够有效提升高分辨率遥感图像弱监督目标检测的检测精度。
基于实例标签遥感图像监督目标检测方法

[发明专利]一种带失真校正的全数字扩频方法及用该方法构建的免滤波数字PWM调制器-CN202310527911.9在审
发明人：于泽琦;刘豪凯;张秋闻;蒋斌;刘伟华;袁俊岭;李祖贺;钱波;许增辉 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种带失真校正的全数字扩频方法及用该方法构建的免滤波数字PWM调制器，属于免滤波数字D类音频功放技术领域；该方法先利用伪随机数生成器产生的随机数对扩频UPWM发生器输出信号的脉冲位置和PRF进行随机化，实现扩频目的；再通过在数字Sigma‑Delta调制器输入端和输出端分别添加插零值模块和抽取模块，并对数字Sigma‑Delta调制器的状态空间表达式进行重构，构造一个包含数字Sigma‑Delta调制器和扩频UPWM发生器的数字闭环模块；利用该闭环模块的高开环增益特性校正该环路内产生的失真；同时基于上述方法设计相应的免滤波数字PWM调制器。本发明不仅可以大幅降低功放输出PWM信号的带外频谱峰值幅度以降低EMI，还能基本消除UPWM失真和扩频引入的失真，从而使功放拥有较高的SNDR。
一种失真校正数字方法构建滤波 pwm 调制器

[发明专利]基于扫场法的铁磁共振测温方法-CN202111134064.7有效
发明人：苏日建;王亚斌;杜中州;刘文中;张秋闻;黄臻 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01K7/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于扫场法的铁磁共振测温方法，包括：对包含铁磁纳米粒子的被测对象施加静磁场使铁磁纳米粒子饱和磁化；沿所述静磁场的垂直方向施加交变脉冲激励磁场；通过扫场法确定所述铁磁纳米粒子发生铁磁共振时的所述静磁场的磁场强度；根据所确定的所述静磁场的磁场强度计算出被测对象的温度，计算公式如下：本发明提供的上述方法，通过所构建的外加静磁场的磁场强度与温度的关系模型进行测温，该模型形式简单，测量方法简便，能够实现对被测对象内部温度的快速简便测量，并且具有很高的测量精确度。
基于扫场法磁共振测温方法

[发明专利]一种基于深度学习的推荐算法系统-CN202110868848.6有效
发明人：陶红伟;袁书泽;胡英辉;张秋闻;王晓;马江涛 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的推荐算法系统，属于推荐系统技术领域。一种基于深度学习的推荐算法系统，包括推荐系统算法包DeepRS，所述推荐系统算法包DeepRS包括框架层、抽象层和算法层三层架构，所述框架层采用Tensorflow开源框架，所述Tensorflow开源框架为上层服务提供自动微分、张量计算、GPU计算以及数值优化算法多个接口；本发明中的推荐系统算法包DeepRS是一种开源的、易扩展的算法包，丰富了推荐系统算法工具箱，填补了基于深度学习的推荐系统算法包缺口，使基于深度学习的推荐模型结果再现更容易，降低开发基于深度学习的推荐模型的门槛，同时又提高了实用性。
一种基于深度学习推荐算法系统

[发明专利]一种基于铁磁共振频率的温度测量方法-CN202111131320.7有效
发明人：苏日建;王亚斌;杜中州;刘文中;张秋闻;黄臻 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01K7/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于铁磁共振频率的温度测量方法，包括：对包含铁磁纳米粒子溶液的被测对象施加静磁场使铁磁纳米粒子饱和磁化；沿所述静磁场的垂直方向施加交变脉冲激励磁场；通过扫频法确定所述铁磁纳米粒子发生铁磁共振时的铁磁共振频率；根据所确定的所述铁磁共振频率计算出所述被测对象的温度，计算公式如下：本发明提供的上述方法，通过所构建的铁磁共振频率与温度的关系模型进行测温，该模型形式简单，测量方法简便，能够实现对被测对象内部温度的快速简便测量，并且具有很高的测量精确度。
一种基于磁共振频率温度测量方法

[发明专利]基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法-CN202010046667.0有效
发明人： 张秋闻;赵进超;黄立勋;王祎菡;赵永博;王兆博;吴庆岗;常化文;蒋斌;王晓;张伟伟;崔腾耀;陈明;孙丽君;钱晓亮 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法，其步骤为：首先，启动模式决策，通过亮度JND模型、空间JND模型和时间JND模型构建纹理视频的多视图纹理JND模型；其次，根据纹理视频的内容设置多视图纹理JND模型的阈值，并根据阈值将纹理视频的树块分为三种类型；再根据当前树块所属类型对当前树块进行自适应CU分割；最后，根据当前树块所属的类型对自适应CU分割的树块进行快速模式决策的预测，确定树块的最佳编码模式。本发明利用JND模型分析纹理图像的树块特征，在早期阶段跳过纹理视频的一些树块，可显著降低3D‑HEVC的编码复杂度，同时视频的RD性能的损失可以忽略不计。
基于 jnd 模型 cu 分割预测模式决策纹理编码方法

[发明专利]基于语义分割和实例再检测的弱监督视觉目标检测方法-CN202310294383.7在审
发明人：钱晓亮;李超;曾黎;王慰;程塨;姚西文;岳伟超;任航丽;刘向龙;王芳;刘玉翠;吴青娥;张秋闻 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于语义分割和实例再检测的弱监督视觉目标检测方法，步骤为：将图像送入主干网络中得到特征图；使用选择性搜索算法得到初始目标候选框，将初始目标候选框映射到特征图上，感兴趣区域池化得到目标候选框的特征向量；对基础多实例学习网络训练，将目标候选框与分割实例进行交并比运算得到目标覆盖得分和目标置信得分；根据目标置信得分挖掘实例分类优化分支的伪真值实例；利用伪真值实例监督实例分类优化分支的训练；通过增强伪真值生成策略生成增强伪真值实例；依据增强伪真值实例分别对实例再检测模块的再分类分支和再定位分支的训练进行监督。本发明能够有效提升伪标签挖掘的鲁棒性，可以有效提升图像弱监督目标检测的准确性。
基于语义分割实例检测监督视觉目标方法

[发明专利]一种带有语音识别系统的智能密码锁-CN202210235321.4有效
发明人：田二林;张秋闻;张启坤;张俊松 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： E05B49/00 文献下载
摘要：本发明属于门锁技术领域，具体公开了一种带有语音识别系统的智能密码锁，包括门体、合页轴和门锁主体，门体的左侧固定设置有合页轴，门体的正前方右侧贯穿设置有门锁主体，门体的内部中间设置有空腔，空腔的顶部设置有轴承，空腔的中间部位活动设置有螺纹柱，螺纹柱的中间外围嵌套设置有活动支撑架，监控比对防盗机构通过这样的设置使得门体在安装好门锁主体投入使用后，门锁主体可通过在门体内加设摄像头配合门锁主体内的语音识别系统配合使用，从而很大程度的提高语音识别系统的安全系数，进而使得门锁主体的语音识别开锁技术在投入使用时可通过摄像头先对人体的面容进行摄像比对后再对其语音进行识别，体现了该装置的安全性。
一种带有语音识别系统智能密码锁

[发明专利]针对H.266/VVC的快速CU分区和帧内决策方法-CN202010262211.8有效
发明人： 张秋闻;黄立勋;蒋斌;王祎菡;吴庆岗;常化文;王晓;张伟伟;赵永博;崔腾耀;郭睿骁;赵进超;孟颍辉;钱晓亮;甘勇 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-04-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种针对H.266/VVC的快速CU分区和帧内决策方法，其步骤为：首先，利用标准差计算当前CU的纹理复杂度，并根据纹理复杂度将当前CU分为平滑区域、普通区域或复杂区域；其次，针对平滑区域和普通区域利用原始预测方式进行编码，输出最佳帧内模式预测；针对复杂区域利用随机森林分类器模型进行分类；最后，利用基于纹理区域特征的快速帧内预测模式优化方法对复杂区域进行帧内模式预测，输出最佳帧内模式。本发明通过基于随机森林分类器和基于纹理区域特征的快速帧内预测模式优化方法对CU进行帧内编码预测，得到最优的帧内编码模式，能够减少一半以上的编码模式的计算，降低了计算复杂度，节省了编码时间。
针对 266 vvc 快速 cu 分区决策方法

[发明专利]基于深度学习和多特征融合的自适应CU拆分决策方法-CN202010201383.4有效
发明人：赵进超;张秋闻;王兆博;王祎菡;崔腾耀;赵永博;郭睿骁;王晓;蒋斌;黄立勋;张伟伟;钱晓亮;吴庆岗;常化文;魏涛;孙丽君 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习和多特征融合的自适应CU拆分决策方法，其步骤为：首先，利用标准偏差计算当前CU的纹理复杂度SD，再利用量化参数函数和深度函数构建阈值模型，将当前CU分为复杂CU和均匀CU；其次，如果复杂CU属于边缘CU，则利用基于多特征融合的CNN结构对复杂CU进行判断是否拆分；否则，利用基于自适应的CNN结构对复杂CU进行判断是否拆分。本发明将深度学习和多特征融合相结合，解决了编码复杂性的问题。基于多特征融合的CNN结构和基于自适应的CNN结构均可成功处理训练样本，避免计算所有与复杂CU的率失真RDO，从而降低了计算复杂度，节省了编码时间。
基于深度学习特征融合自适应 cu 拆分决策方法

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