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[发明专利]基于水果双层平板模型的光子传输模拟的水果高光谱品质检测方法-CN201910590833.0在审
发明人：王浩云;徐焕良;周冰清;李亦白;张煜卓 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于水果双层平板模型的光子传输模拟的水果高光谱品质检测方法，包括以下步骤：构建水果双层平板模型；基于蒙特卡洛方法进行光子传输模拟获得光亮度分布图；将光亮度分布图输入到预调好的卷积神经网络中进行卷积以及反卷积；分析卷积与反卷积结果，得到源探距离；使用该源探距离对水果进行品质检测。双层平板模型可用来替代曲面模型，这样减少了曲面模型的复杂度，同时保证准确度。相较于苹果曲面模型，经过简化后的双层平板模型可以减少模拟时间，同时也使这种方法更具有普适性(对梨等果肉厚的核果类水果均适用)。
双层平板水果光子传输品质检测曲面模型反卷积分布图高光谱卷积卷积神经网络核果类水果准确度果肉复杂度普适性构建可用预调苹果替代保证分析

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的蘑菇表型图像生成方法-CN201910508685.3在审
发明人：袁培森;吴茂盛;徐焕良;顾兴健 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成式对抗网络的蘑菇表型图像生成方法，该方法步骤为：(1)数据预处理，形成真实图像训练样本数据；(2)构建生成式对抗网络模型：该模型包括生成器和判别器，其中生成器负责生成图片，通过接收随机噪声z，并通过这个噪声生成图片G(z)，判别器负责判断图片真假部分，其通过接收一张图片x，输出对这张图片的判别结果D(x)；(3)采用梯度惩罚训练策略对生成式抗网络框架进行优化训练；(4)通过拟合Wasserstein距离，将Wasserstein距离作为相似度衡量指标，获得高质量蘑菇表型图像的生成模型。本发明可以使用少量的蘑菇数据集模拟出该种蘑菇各个生长阶段的图像，不仅与传统图像生成方式相比效率较高，而且在各类生成式模型中效率也较高。
生成式蘑菇表型图像生成判别器生成器对抗图片训练样本数据图像数据预处理相似度衡量传统图像判别结果生长阶段生成方式生成模型随机噪声网络框架网络模型优化训练噪声生成真实图像数据集构建拟合网络惩罚输出

[发明专利]一种基于PCA降维和特征二元化的菊花相似性计算方法-CN201910432558.X在审
发明人：袁培森;钱淑韵;李润隆;薛铭家;徐焕良 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCA降维和特征二元化的菊花相似性计算方法，该方法首先对菊花数据预处理和BOW(Bag‑of‑words)建模，包括将大规模样本数据集中的图像转为灰度图像，提取所有图像的SIFT特征描述向量和使用K‑means聚类，最后引入FDF‑IFDF模型，生成最终的训练样本特征向量文件；通过PCA降维处理对高维向量进行降维，把降维后的数据映射到一个二进制超立方体的顶点上并最小化量化误差，生成菊花图像的二元编码；通过哈希函数并构建位置敏感哈希索引。本发明更容易获取图像的本质特征，通过降维实现简化处理过程。
菊花降维相似性计算二元化图像二进制位置敏感哈希数据预处理本质特征二元编码哈希函数灰度图像获取图像简化处理量化误差描述向量数据映射特征向量训练样本样本数据最小化高维构建建模聚类向量索引引入

[发明专利]基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法-CN201610965089.4有效
发明人：王浩云;徐焕良;任守纲;王珂;翟肇裕 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2016-10-31 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数‑温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模型的多目标模型预测控制方法对前述设施环境的三个控制目标的进行处理，得到每个控制目标的优化函数；S3、求解所得的目标的优化函数，获取各目标函数的最优控制量。本发明借鉴博弈论思想，将各个控制目标看作各个博弈方，通过建立合作竞争模型，使得每个博弈方在考虑个人利益的同时也兼顾他人利益，从而解决多目标冲突问题。
基于合作博弈设施环境多目标优化控制方法

[发明专利]一种基于深度哈希学习的菊花图像内容检索方法-CN201810640741.4在审
发明人：袁培森;曹雪莲;李美玲;任守纲;顾兴健;徐焕良 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度哈希学习的菊花图像内容检索方法，该方法利用深度神经网络算法和Hash编码来进行图像的识别和检索，首先建立训练集和测试集对待识别图像进行预数据处理，增强图像的泛化能力和识别度，然后通过卷积神经网络构建菊花图像特征提取模型，通过在卷积神经网络的哈希层哈希编码实现查询计算。该方法基于深度哈希学习使得高维数据在向低维空间映射时，数据在高维空间的相似性能够在海明空间得到保持，使得高维数据在向低维空间映射时保持编码平衡准则，本发明对菊花数据集进行处理，增强数据集以增强模型泛化能力，并提高了图像的检索质量和检索效率。
哈希菊花卷积神经网络图像内容检索低维空间高维数据图像映射检索神经网络算法图像特征提取编码实现高维空间检索效率平衡准则增强数据增强图像数据处理测试集识别度数据集训练集构建学习查询

[发明专利]一种作物氮素营养无损诊断的图像评价指标的建立方法-CN201610094126.9有效
发明人：黄芬;徐焕良;王浩云;姚霞 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2016-02-21 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种作物氮素营养无损诊断的图像评价指标的建立方法，包括：获取小麦冠层图像、叶片氮含量；分割提取小麦冠层图像，计算每幅小麦冠层图像中叶片所有非0像素点R、G、B、H、S、I分量的平均像素值作为基础颜色特征参数r、g、b、h、s、i；计算9个图像特征参数r、g、b、r‑g‑b、r‑g、r‑b、(r‑g‑b)/(r+g+b)、(r‑g)/(r+g+b)、(r‑b)/(r+g+b)；构建CMI＝(xr‑yg‑zb)，与叶片氮含量拟合，确定权重系数x、y、z，对CMI标准化处理，确定NCMI＝(xr‑yg‑zb)/(r+g+b)。本发明建立的NCMI为相对适宜的冬小麦氮素营养评价指标，具备准确性和稳定性，可对作物含氮量进行量化评价。
一种作物氮素营养无损诊断图像评价指标建立方法

[发明专利]一种多旋翼飞行器接触式无线充电系统-CN201610142331.8有效
发明人：熊迎军;徐焕良;任守纲;徐墅;赵凯健;曾文超;王浩云;车建华;袁培森 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2016-03-14 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：一种多旋翼飞行器接触式无线充电系统，它包括：充电基站：该充电基站与充电器连接，对多旋翼飞行器进行接触式无线充电；异形受电装置：该异形受电装置安装在多旋翼飞行器起落架的底部，能够与充电基站相接触，为多旋翼飞行器进行接触式受电。在多旋翼飞行器能量感知自身电池电量不足时，自主飞回落入充电底座，通过受电装置与充电底座进行接触连接，接通充电回路，实现自主充电。本发明采用接触式无线充电方案，充分借用现有充电技术，利用充电底座与安装在多旋翼飞行器上受电端接触连接，实现接触式无线充电，解决了多旋翼自主飞行器作业中的续航问题，保证了自主飞行作业能够持续进行。
一种多旋翼飞行器接触无线充电系统

[发明专利]一种冷链车轨迹数据压缩方法-CN201710878523.X在审
发明人： 徐焕良;车建华;熊迎军;周祥;严豪 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-09-20 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种冷链车轨迹数据压缩方法，基于LZW算法，步骤包含S1、结合城市路网结构分块标记路网结构，建立LZW算法压缩所用的串表；S2、通过冷链车辆轨迹数据选择串表；S3、结合轨迹点方向信息对轨迹进行过滤；S4、逐次读入轨迹数据，拆分轨迹数据，查询串表，找到近似数据；S5、计算读入的轨迹数据与串表中代表路口的近似数据的距离，距离值符合判定的轨迹数据，返回串表中对应路口数据的下标，并写入压缩缓存；S6、将压缩缓存写入压缩文件中。本发明方法具有良好的压缩率指标，对轨迹数据压缩效果良好，压缩速度快；通过压缩后的轨迹点还原的出的轨迹与原始行车轨迹相似度高。
一种冷链车轨迹数据压缩方法

[发明专利]一种乳制品冷链运输智能监测预警方法-CN201710878521.0在审
发明人：车建华;徐焕良;严豪;熊迎军;周祥 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-09-20 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：一种乳制品冷链运输智能监测预警方法，针对生乳冷链运输包括多个位于奶罐车奶仓外部和一个位于操作箱内的奶罐传感节点与一个位于恰当位置的奶罐车网关，奶罐传感节点根据监测数据是否异常和电池电量调整向奶罐车网关发送监测数据的时间间隔，网关将接收的多个节点的数据传送至服务器的同时，针对异常情况实施预报预警；针对低温乳冷链运输包含一个位于冷藏车内部的低温乳冷藏车集成终端，该终端直接监测车厢内环境参数和车辆位置信息，并将监测的多参数数据发送到服务器的同时，实现异常情况的预报预警。本发明实现了乳制品安全的整个冷链运输过程中的实时有效的系统性监测预警，并在乳制品企业实际开展应用，取得的监测预警效果良好。
一种乳制品运输智能监测预警方法

[发明专利]一种乳制品冷链运输智能监测预警系统-CN201710878522.5在审
发明人：熊迎军;徐焕良;严豪;车建华;周祥 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-09-20 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：一种乳制品冷链运输智能监测预警系统，其特征在于，它包括奶罐车节点、控制中心服务器和多个为工作人员配置的移动终端；所述的奶罐车节点包括多个位于奶罐车奶仓外部和一个位于操作箱内的奶罐传感节点、一个奶罐车网关以及冷藏车集成终端，所述的奶罐传感节点用于监测对应的奶罐数据，冷藏车集成终端用于监测车厢内环境参数和车辆位置信息，网关将接收的奶罐传感节点和冷藏车集成终端的数据传送至控制中心服务器，所述的控制中心服务器与各工作人员配置的移动终端进行通信，发送监控数据。本发明实现了乳制品安全的整个冷链运输过程中的实时有效的系统性监测预警，并在乳制品企业实际开展应用，取得的监测预警效果良好。
一种乳制品运输智能监测预警系统

[发明专利]一种基于深度神经网络的菊花识别方法-CN201710588673.7在审
发明人：袁培森;黎薇;熊迎军;任守纲;徐焕良 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-07-19 - 公布日： 2017-12-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的菊花识别方法，包括以下步骤(1)菊花图像原始数据的采集和预处理，并构成训练集样本；(2)构建深度神经网络模型；(3)待识别菊花的图像采集，并对图像进行裁剪和缩放，将图像转化成RGB形式输入到深度神经网络的模型中；(4)将测试样本利用训练完成的神经网络的模型得出识别菊花的类型。本发明设计的卷积神经网络层数一共6层，识别的菊花分为五种类型，相比现有花朵种类识别系统及其方法，极大的提高了图像的识别准确率和解决现有技术对于菊花识别困难的技术问题。
一种基于深度神经网络菊花识别方法

[发明专利]一种冷链运输环境预测方法以及系统-CN201710290612.2在审
发明人： 徐焕良;车建华;熊迎军;周祥;陆诚;曹云;林初友;戴莉 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-04-24 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：一种冷链运输环境预测方法以及系统，本发明利用马尔科夫模型加上BP神经网络对冷链运输环境进行预测，实现对冷链运输环境异常状态的监控，冷链运输环境主要为温度、湿度、光照，根据不同的运输物品对应不同的健康数据，利用马尔科夫模型将各数据的最终状态为正常和异常状态。实际根据不同运输物品的贮藏环境指标将不同的环境数据分段进行状态设定，使得较小环境波动都可细化数据风险指标，将预测结果和分段数据进行比较按照风险系数评定冷链车辆环境走势，通过预测以保证运输物品品质。
一种运输环境预测方法以及系统

[发明专利]基于越界重置的参数列维化粒子群算法-CN201710073144.3在审
发明人：王浩云;费宇涵;徐焕良;任守纲 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-02-10 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种基于越界重置的参数列维化粒子群算法，该算法通过幂率分布来调整粒子群算法的参数取值，并针对做出长距离移动后在边界滞留的粒子，引入越界重置机制。本发明避免了列维飞行的高随机性带来的粒子在边界滞留从而失去寻优能力的情况，进一步提升了算法的性能。与此同时，在很大程度上降低了粒子群算法容易陷入局部最优而无法收敛到最优解的可能性，且具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。
基于越界重置参数列维化粒子算法

[实用新型]一种冷链车运输跟踪系统-CN201621355864.6有效
发明人： 徐焕良;熊迎军;严豪 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2016-12-12 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种冷链车运输跟踪系统，其特征在于，包括若干位于冷链车车厢内部的传感节点和位于驾驶室的网关，传感节点采集的数据传送至网关，网关将所有数据传送至服务器；本实用新型的传感节点采用了超低功耗的蓝牙4.0和超低功耗微控制器系列，传感节点的使用寿命更长；本实用新型的传感节点添加了光照传感器，将传感节点安装在冷链车的车厢门上，可以实现对冷链车每次开箱作业时间和时长进行监测；本实用新型的网关使用了GPS+GPRS模块，其超强的接收能力解决了盲区恢复慢和上传延时问题，而且大大缩小了网关硬件体积，更便于在驾驶室内放置。
一种冷链车运输跟踪系统

[发明专利]空间密度相似性度量K‑means聚类方法-CN201710022745.1在审
发明人：薛卫;杨荣丽;赵南;徐焕良;任守纲 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2017-01-12 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种空间密度相似性度量K‑means聚类方法，其特征在于该方法采用将空间密度的相似性距离和新的K‑means方法类中心的迭代模型相结合的方法，来改进单一的欧氏距离测量方法和K‑means的迭代规则。本发明的聚类方法不仅可以合理地衡量样本间的距离，同时可以选择出更加可靠稳定的初始聚类中心。同时本发明中新的K‑means方法类中心的迭代模型，使数据集中心点的选择更加准确，尤其是对于非簇型数据集，其中心点的选择完全可以避免在数据集以外的点，使得聚类效果显著提高。
空间密度相似性度量 means 方法