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[发明专利]基于深度残差神经网络的二维多人体姿态估计方法-CN201911404612.6有效
发明人： 毛宜军;曾志超;梁早清;古万荣;徐振林;朱凯 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度残差神经网络的二维多人体姿态估计方法，包括步骤：1)获取基础人体姿态估计训练数据集2)将获取的图片送入预训练的深度残差神经网络，生成对应的特征向量；3)将特征向量通过两个方向的多次卷积操作生成两个分支的特征映射，生成关节点置信场和部位亲和场；4)计算真实图片的关节点置信场和部位亲和力场，组合成为真实图片的特征映射，将步骤3)中的特征映射与真实图片的特征映射之间均方误差，做网络的训练；重复步骤1)‑步骤3)，生成训练后图片的关节点置信场和部位亲和力场；5)使用步骤4)中生成的关节点置信场和部位亲和场进行关节点的计算和关节点连接。本发明可以很好地应付复杂的姿态变换并且推广到多人姿态估计。
基于深度神经网络二维人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于机器视觉的种子计数和尺寸测量方法-CN202310219375.6在审
发明人：谢先荣;湛浩然;毛宜军;李建裕;谭习羽;曾婉泳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的目的是提供一种基于机器视觉的种子计数和尺寸测量方法，该方法包括：获取多个种子图像；使用基于缺陷的粘连种子检测方法检测出粘连的种子的图像；使用基于缺陷计算和交点修正的粘连种子分割算法将粘连的种子图像分割为单个种子图像；根据单个种子图像计算种子个数和每个种子的尺寸信息。本发明能够批量、精确的检测种子数量和尺寸，解决种子测量难的问题。
一种基于机器视觉种子计数尺寸测量方法

[发明专利]一种基于特征选择与交互模型的点击率预测方法-CN202211238632.2在审
发明人：何浩明;古万荣;毛宜军;柯海萍;卢泽伦;陈梓明;何亦琛 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征选择与交互模型的点击率预测方法，包括以下步骤：1)构建特征选择与交互模型，所述特征选择与交互模型包括：稀疏输入层、嵌入层、SENET层、双线性交互层、组合层、多隐藏层和输出层；2)将特征向量输入到特征选择与交互模型中，特征选择与交互模型最终输出点击率预测得分；本发明的SENET层可以动态学习特征的重要性，提高了重要特征的权重，并抑制了不重要特征的权重；同时引入了三种类型的双线性交互层来学习特征交互，使特征间的交互更加充分，优化点击率预测。
一种基于特征选择交互模型点击率预测方法

[发明专利]一种可验证的基因数据外包查询方法及系统-CN202011473367.7有效
发明人：杨雅希;翁健;刘家男;李明;董彩芹;李宇娴;毛宜军 -专利权人：暨南大学
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种可验证的基因数据外包查询方法及系统，包括基因数据拥有者先将其持有的基因变异数据集进行排序，并在本地计算基因变异数据集的验证值和加密基因变异数据，将加密数据和验证值上传至云服务器；云服务器计算基因变异数据集的验证值；接着查询用户向云服务器的基因变异数据集发起查询，查询某染色体上的变异是否存在于基因数据拥有者的基因变异数据集中；云服务器根据查询用户的查询需求进行搜索，然后将查询结果以及对应的验证值发送给查询用户；查询用户判断云服务器返回的验证值是否与查询用户保存在本地的验证值相等，相等则代表验证通过，查询结果正确；否则验证失败，重新查询。本发明可以高效安全地实现基因数据外包查询。
一种验证基因数据外包查询方法系统

[发明专利]一种支持多属性匿名认证的基因序列安全比对方法及系统-CN202011590499.8有效
发明人：杨雅希;翁健;吴正豪;李明;刘家男;李宇娴;毛宜军 -专利权人：暨南大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持多属性匿名认证的基因序列安全比对方法及系统，方法先是基因数据库拥有者将基因序列的阈值和访问属性集合发送给证书颁布者，然后根据计算需求设计混淆电路来从中找出查询用户可查询的基因序列，并向查询用户返回这些基因序列所对应的标签；查询用户向证书颁布者发起证书授权请求并与证书颁布者交互，获得属性证书集合后再向基因数据库拥有者发起针对某条基因序列的查询请求；基因数据库拥有者匿名验证查询用户的属性证书，判断查询用户的查询属性集合是否满足获取要求，满足情况下基因数据库拥有者向查询用户返回相应的明文基因序列。本发明可实现数据查询的安全性、隐私性、高效性以及可控性。
一种支持属性匿名认证基因序列安全方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的同类物体检索方法及系统-CN201810510298.9有效
发明人：詹宜巨;李海良;蔡庆玲;毛宜军;王永华 -专利权人：广州数据盒子科技有限公司
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的同类物体检索方法及系统，该方法包括以下步骤：获取待检索的目标图像以及对应的检索图像库；使用训练好的改进型CNN网络从检索图像库中，筛选出与目标图像最接近的N个候选图像；从N个候选图像中，选择与目标图像之间具有最小余弦距离的图像作为检索目标；其中，N为预设的正整数，所述改进型CNN网络中，至少一个卷积层被L2正则化。本发明通过对CNN网络进行改进后，提高了对同类物体的识别精度，可以准确、快速地区分出同类物体中的相同或相近图像，实现同类物体的细分匹配检索，可广泛应用于图像处理行业中。
一种基于深度学习同类物体检索方法系统

[发明专利]基于改进VGG-16网络的农作物病虫害识别方法-CN202111583032.5在审
发明人：陈梓明;田绪红;古万荣;毛宜军;卢泽伦;何亦琛;柯海萍;何浩明 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进VGG‑16网络的农作物病虫害识别方法，包括：S1、获取农作物病虫害图像数据，并按照不同的农作物病虫害进行分类；S2、将农作物病虫害图像数据中的图像输入到改进VGG‑16网络进行参数训练；S3、参数训练完成后，得到一个能够对图像中的农作物病虫害进行识别的最优网络，最终通过该最优网络即可对任意输入的图像中的农作物病虫害进行自动识别。本发明突破原有技术准确率较低、缺乏鲁棒性和自适应能力差等问题，鲁棒性更强，识别率更高，网络参数更少，自适应能力更强，识别速度更快，对图像中的农作物病虫害识别更加准确。
基于改进 vgg 16 网络农作物病虫害识别方法

[发明专利]基于用户对食品安全等级评分值和食品相似度的推荐方法-CN202111003703.6在审
发明人：卢泽伦;古万荣;毛宜军;梁早清;陈梓明;朱奕鑫;何浩明;熊懿;郭美萍 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户对食品安全等级评分值和食品相似度的推荐方法，包括步骤：1)获取用户对食品的评分数据；2)计算出每一条评分数据的评分权重。3)将评分数据和评分权重输入到机器学习模型中进行参数训练。4)参数训练完成后，得到一个食品相似度矩阵，最终通过用户的评分数据和食品相似度矩阵计算并生成用户的食品推荐列表，实现将食品推荐给用户。本发明在训练出一个机器学习模型的同时结合使用了基于邻域的协同过滤方法，从用户对食品的评分数据中学习出食品的相似度矩阵，考虑评分数据时间顺序的同时将稀疏性引入相似度矩阵，使其能够有效地生成推荐。
基于用户食品安全等级评分食品相似推荐方法

[发明专利]一种基于改进的神经网络实现食品风险评估的方法-CN202111013269.X在审
发明人：柯海萍;毛宜军;古万荣;梁早清;黄锦涛;李观明;陈蔚钊 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的神经网络实现食品风险评估的方法，包括步骤：1)获取样本食品数据集；2)对样本食品数据集进行预处理，将预处理后的样本数据集分为训练集和测试集；3)将训练集输入到改进的DCN网络模型中进行训练，训练完成后得到最优的改进DCN网络模型；4)将测试集输入到最优的改进DCN网络模型中进行测试，测试后得到样本食品的最终预测值，是每个样本食品所对应的风险评估预测分数。本发明将神经网络的特征提取技术和食品风险评估结合起来，通过决策树的残差计算方法和深度交叉网络中的特征交叉计算方法来挖掘数据特征，利用模型实现样本食品风险评估的预测，从而有效缓解食品风险预测耗费人工的问题。
一种基于改进神经网络实现食品风险评估方法

[发明专利]一种用于柱形表面的二维码生成方法、系统及装置-CN201810856680.5有效
发明人：梁早清;毛宜军;雷红涛;徐振林;陈宏彪;陈康 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K19/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于柱形表面的二维码生成方法、系统及装置，方法包括：获取平面二维码，并通过二维码生成工具获取平面二维码的编码内容；根据平面二维码的编码内容，计算平面二维码在目标柱形物件表面的映射关系，进而得到柱形二维码每个像素点的坐标；根据柱形二维码每个像素点的坐标，调用二维码生成工具生成得到柱形二维码。本发明根据平面二维码大小、目标柱形物件的尺寸以及扫描设备与目标柱形物件表面的距离，重新生成得到柱形二维码在粘贴在柱形物体表面后，能大大提到识别率，为使用条码标识柱形物体提供了很好的帮助，对食品追溯、物流追踪有很大的意义。本发明可广泛应用于二维码领域中。
一种用于表面二维码生成方法系统装置

[发明专利]基于点割集图分割的矩阵变换与分解的商品推荐方法-CN202110392131.9在审
发明人：何亦琛;古万荣;梁早清;毛宜军 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点割集图分割的矩阵变换与分解的商品推荐方法，包括：1)获取基础数据，构建原始评分矩阵；2)利用基于社区发现的点割集图分割算法，将原始评分矩阵转换为双边块对角矩阵，将双边块对角矩阵的双边和对角块拼接为包含若干个子矩阵的块对角矩阵；3)基于拼接而成的块对角矩阵中的子矩阵，执行矩阵分解算法，得到分解结果的集合；4)根据分解结果的集合，预测空白评分，得到原始矩阵的近似矩阵；5)根据近似矩阵对用户进行个性化商品推荐。本发明将基于双边块对角矩阵的矩阵分解方法作为个性化推荐的一种有效手段，有效缓解推荐系统中的数据稀疏问题，以及矩阵分解算法效率低下的问题，在提升预测精度的同时，缩短推荐所花费时间。
基于点割集图分割矩阵变换分解商品推荐方法

[发明专利]一种用于球体表面的二维码生成方法、系统及装置-CN201811385161.1有效
发明人：梁早清;毛宜军;刘财兴;雷红涛;吴佳明;陈宏彪 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于球体表面的二维码生成方法、系统及装置，方法包括：获取平面二维码，并通过二维码生成工具获取平面二维码的编码内容；根据平面二维码的编码内容，计算平面二维码在目标球体表面的映射关系，进而得到球形二维码每个像素点的坐标；根据球形二维码每个像素点的坐标，调用二维码生成工具生成得到初步球形二维码；根据初步球形二维码，通过插值算法进行插值填充，得到最终球形二维码。本发明根据平面二维码与球形二维码的映射关系和插值填充算法，生成得到最终球形二维码在粘贴在球体表面后，能大大提到识别成功率，为使用条码标识球体提供了很好的帮助。本发明可广泛应用于二维码领域中。
一种用于球体表面二维码生成方法系统装置

[发明专利]基于伪反馈与TF-IDF的查询词扩展方法-CN201711179719.6有效
发明人：徐志文;田绪红;古万荣;毛宜军;王国华;李吉平 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2017-11-23 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于伪反馈与TF‑IDF的查询词扩展方法，该方法主要通过科学的查询约束词选取，通过本发明提出的两次筛选得到最终可用来做查询词扩展的词，然后通过本发明提出的打分公式为文档进行打分和排序操作。本发明的特色在于提出了一种新的查询约束词选取方式以及候选词的选取方式，并做了两次筛选操作去除无关词。还结合了传统的BM25打分公式，发明一个新的专为查询词扩展的新打分公式，能够更加科学的将查询词扩展后的结果文档进行打分，从而得出更科学的搜索排序结果。
基于反馈 tf idf 查询扩展方法

[发明专利]一种基于DBN算法的药物靶向蛋白作用预测方法-CN201810336860.0在审
发明人：古万荣;毛宜军;田绪红;黎嘉朗 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DBN算法的药物靶向蛋白作用预测方法，该方法是从药物的分子结构出发，提取药物的扩展连通指纹，从蛋白质的氨基酸序列出发，提取了蛋白质的三肽结构特征，将药物的扩展连通指纹和蛋白质的三肽结构特征两两拼接，构造成一个药物－蛋白质特征向量，之后输入到深度置信网络中进行训练，网络的输出为网络输入的药物－蛋白质对发生相互作用的概率，最后选择合适的阈值判断这一对关联是否成立。本发明能够使得在没有人工干预的情况下，较快速地给出药物‑靶向蛋白可能的相互作用对，从而节省药物研发试验成本，加快了药物新功能的挖掘和发现。
蛋白质蛋白作用药物靶向三肽算法连通指纹氨基酸序列蛋白质特征网络靶向蛋白分子结构人工干预试验成本提取药物药物研发阈值判断新功能预测向量置信拼接关联输出挖掘概率发现

[发明专利]基于faster r-cnn的甲状腺肿瘤超声图像自动识别方法-CN201810309381.X在审
发明人：古万荣;林镇溪;毛宜军;梁早清 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2018-04-09 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于faster r‑cnn的甲状腺肿瘤超声图像自动识别方法，包括步骤：对已经标注的甲状腺肿瘤超声图像进行数据增强，增加训练样本的个数和尺度；使用resnet‑50网络模型对图像数据集进行特征提取；使用区域建议网络RPN生成建议窗口(proposals)，并映射到特征图上生成区域建议框；然后通过RoI pooling使得每个RoI生成固定尺寸的特征图；最后利用softmax Loss和softmax L1 Loss对分类概率和边框回归联合训练。本发明方法不需要手工进行肿瘤超声图像分割，能够端到端训练网络，并采用数据增强提高识别率。
甲状腺肿瘤超声图像数据增强自动识别特征图边框超声图像分割图像数据集分类概率使用区域特征提取网络模型训练网络训练样本端到端识别率映射标注尺度肿瘤回归网络联合

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