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[发明专利]基于语义分割和关键点检测的叶片相似度度量方法及装置-CN202310478969.9在审
发明人： 高月芳;李大志;李必政;黄琼;杨存义;肖冬冬;郑朱茵;叶颖欣 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割和关键点检测的叶片相似度度量方法及装置，包括：对采集到的叶片图像进行标注，得到标注好的叶片图像；将所述标注好的叶片图像输入至预先设立好的融合网络模型中进行训练，得到训练好的融合网络模型，并获得叶片图像的轮廓信息和两端端点信息；所述融合网络模型是使用ResNet作为骨干网络提取输入图像的特征信息，包括Mask R‑CNN分支和Simple Baselines分支；根据所述叶片图像的轮廓信息和两端端点信息，对叶片图像进行尺度归一化，得到归一化的叶片图像；对所述尺度归一化的叶片图像进行配准对齐，并计算相似度。本发明通过获取叶片轮廓信息以及叶柄点和叶尖点信息并将其分别进行配准对齐，从而提高了相似度的准确率。
基于语义分割关键检测叶片相似度量方法装置

[发明专利]基于二维图像特征引导的三维模型变形方法及装置-CN202310383415.0在审
发明人： 高月芳;杨烽;李必政;黄琼;杨存义;肖冬冬;郑朱茵 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二维图像特征引导的三维模型变形方法及装置，包括：将目标图片输入至预先设立的双模型网络中，识别出目标图片的边界点和两端点，并使用相似度度量方法在三维模型库中获取与目标图片最相似的三维模型；获取最相似的三维模型的边界点和两端端点，并将进行最大主成向方向进行投影，得到二维网格模型的二维边界点和两端点；将二维网格模型的边界点映射到目标图片的边界上，获得二维目标边界；接着将三维模型的Z值坐标添加到二维目标边界，获得三维目标边界；将三维目标边界通过网格形变算法获得目标三维模型。本发明通过网格形变算法，精准确定网格模型形变的目标边界点。
基于二维图像特征引导三维模型变形方法装置

[发明专利]基于宽度学习系统的多尺度协同滤波推荐方法及系统-CN202310332832.2在审
发明人： 高月芳;关灿荣;黄镇伟;黄梓源;黄玲 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宽度学习系统的多尺度协同滤波推荐方法及系统，所述方法包括：将获取的原始评分矩阵输入网络的多尺度协同滤波系统中，基于用户的协同过滤得到多个基于用户的多尺度协同向量；以及基于项目的协同过滤得到多个基于项目的多尺度协同向量；将得到的两个多尺度协同向量进行连接，得到多个用户‑项目的多尺度协同向量；将原始评分矩阵中的评分向量转换为one‑hot形式的向量，与对应的多个多尺度协同向量构成训练集；利用训练集训练网络的宽度学习系统；将待评分矩阵输入网络中，得到相应的推荐结果。本发明通过利用多尺度协同滤波系统中基于用户、项目的协同过滤和宽度学习系统相结合，从而能够准确预测出用户对项目的评分。
基于宽度学习系统尺度协同滤波推荐方法

[发明专利]单阶段跨域目标检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310182654.X在审
发明人： 高月芳;关圣贤;邹昆;董帅 -专利权人：华南农业大学;电子科技大学中山学院
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供一种单阶段跨域目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中单阶段跨域目标检测方法包括：根据跨域目标检测需求，获取源域数据集和目标域数据集；构建单阶段跨域目标检测模型；为单阶段跨域目标检测模型设置图像级域分类器和实例级域分类器；共同训练单阶段跨域目标检测模型、图像级域分类器和实例级域分类器；采用训练好的单阶段跨域目标检测模型进行目标检测。通过在实例级域分类器中设置K个分别针对不同特征进行领域判别的实例级子域分类器，实现类别相关的细粒度领域自适应，有效提高上述单阶段跨域目标检测方法的目标检测效果。
阶段目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]鱼的识别方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202310061162.5在审
发明人：田绪红;李碧龙;高月芳 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种鱼的识别方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取包括多种鱼类图像的分类数据集；基于GhostNet网络构建TbGhostNet网络；TbGhostNet网络中block层是在GhostNet网络中block层的基础上添加残差网络；残差网络包括两个残差结构，一个通过注意力机制提取鱼图像中的关键特征，另一个用于对关键特征进行更高层次特征的提取；利用分类数据集对TbGhostNet网络进行训练；获取待分类的鱼图像，将预处理后鱼图像输入训练好的TbGhostNet网络中，输出鱼的种类。本发明通过构建TbGhostNet网络，从鱼图像中提取具有代表性的特征，提高了分类的准确率。
识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]MEMS压力传感器-CN201710423895.3有效
发明人：湛邵斌;霍红颖;胡涛;高月芳;王新中 -专利权人：深圳信息职业技术学院
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01L1/14 文献下载
摘要：本发明涉及MEMS技术领域，提供了一种MEMS压力传感器。该MEMS压力传感器包括衬底，所述衬底中部设有上下贯通的空腔；薄膜，设于所述衬底上方且覆盖所述空腔；介质层，设于所述薄膜上方，所述介质层上设有电感线圈；固定电容，与所述电感线圈相连接。本发明提供的MEMS压力传感器，结构简单，灵敏度高，且电感线圈的电感值计算准确，测试方法简单，能够将压力信号转换为电信号，实现精准的压力测量。
mems 压力传感器

[发明专利]一种基于多视角的大豆植株三维重建与形状分析方法-CN202211546869.7在审
发明人：郑朱茵;肖冬冬;高月芳;陈湘骥;杨存义;邬锡权;徐继琛;曾小婷 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视角的大豆植株三维重建与形状分析方法，方法为：设计并搭建封闭式豆株立体扫描仪，拍摄指定角度的大豆植株图片得到豆株初始数据集；进行数据预处理得到优化数据集；采用SFM算法和MVS算法获取豆株稠密点云，通过点云分割算法提取豆株的株型结构数据，并使用泊松重建算法测量大豆叶的表型数据；基于豆株稠密点云及豆株株型结构数据，构建三维模型数据库及豆株特征数据库并提供API接口。本方法通过搭建封闭式豆株立体扫描仪拍摄多角度的大豆植株图片，采用SFM算法和MVS算法获取豆株稠密点云，再通过点云分割算法和泊松重建算法提取豆株的各体尺特征数据，并构建数据库，为大豆植株的种子培育及生长研究提供了可靠的数据支持。
一种基于视角大豆植株三维重建形状分析方法

[发明专利]一种结合知识图谱和口语化文本的细粒度蝴蝶识别方法-CN202211652300.9在审
发明人：黄沛杰;谭珊;王仡;肖喜盛;高月芳;王敏;林丕源;徐禹洪 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供一种结合知识图谱和口语化文本的细粒度蝴蝶识别方法，属于图像识别领域，该方法包括：获取多种蝴蝶图像和描述蝴蝶的文本，并将蝴蝶图像和描述蝴蝶的文本一一对应；提取蝴蝶图像的模态特征和描述蝴蝶的文本的模态特征；将描述蝴蝶的文本模态信息链接到构建好的蝴蝶形态的知识图谱；结合蝴蝶形态的知识图谱并根据蝴蝶图像模态和描述蝴蝶的文本模态，输出蝴蝶图像的蝴蝶种类的识别结果。本发明能够结合知识图谱和口语化文本辅助细粒度蝴蝶识别，有效的提升细粒度蝴蝶识别的精确性和鲁棒性。
一种结合知识图谱口语化文本细粒度蝴蝶识别方法

[实用新型]一种计算机辅助三维成像扫描装置-CN202222896077.4有效
发明人：刘君尧;高月芳 -专利权人：深圳信息职业技术学院
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本实用新型公开一种计算机辅助三维成像扫描装置，包括激光雷达模组、收容激光雷达模组的便携箱、以及电性连接的惯性传感器、控制模组、驱动模组、通讯模组、电源模组和计算机，便携箱包括中框和位于中框相对两侧的第一侧板、第二侧板，第一侧板和第二侧板可分别相对于中框翻转，激光雷达模组、驱动模组和电源模组设于中框内，控制模组和通讯模组设于第一侧板上，计算机位于第二侧板上。本实用新型的一种计算机辅助三维成像扫描装置适合移动部署、现场数据处理能力较强。
一种计算机辅助三维成像扫描装置

[发明专利]姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机设备及介质-CN202211038360.1在审
发明人： 高月芳;麦凯湛;郝丽;米平平;何唱;郑丽娜 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机设备及介质，所述方法包括：获取单人模特表演姿态数据集；构建包括特征提取网络、自动定位子网络和定量分析子网络的深度神经网络框架，所述特征提取网络分别与自动定位子网络、定量分析子网络连接；利用所述数据集训练深度神经网络框架；获取待分析单人模特图像；将待分析单人模特图像输入训练好的深度神经网络框架，实现对模特姿态的自动定位与定量分析。本发明构建了一个包括特征提取网络、自动定位子网络和定量分析子网络的深度神经网络框架，表演者可以根据深度神经网络框架所输出的量化数据，学习和研究优秀模特作品中的姿态规律，从而还原出具有美感的高水平姿态。
姿态自动定位定量分析方法系统计算机设备介质

[发明专利]水表读数识别方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202210980808.5在审
发明人：郭玉彬;周哲帆;李西明;薛振豪;喻珺岩;李必政;高月芳;蔡奕腾;文向;陈怡薇;李大志;蔡润基;赖钿钿 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种水表读数识别方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取水表表盘图像；根据水表表盘图像，得到多个小读数表盘图像；对每个小读数表盘图像进行排序；根据排序后的每个小读数表盘图像，得到小读数表盘图像列表，所述小读数表盘图像列表由图像矫正后的每个小读数表盘图像及其序号组成；将小读数表盘图像列表输入训练好的读数识别模型，得到多个读数识别结果；基于每个读数识别结果，根据修正条件，得到待计算数组；根据待计算数组，计算最终读数。本发明根据前后表盘的关联关系，自动修正小读数表盘的读数识别结果存在错误的情况，减少误差，提高读数准确率。
水表读数识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的奶牛牛脸重识别方法、系统、设备及介质-CN202111219484.5有效
发明人： 高月芳;肖冬冬;陈晓朗;刘财兴;麦凯湛 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的奶牛牛脸重识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取奶牛牛脸数据集；构建全局特征与局部特征相结合的第一奶牛牛脸重识别网络；对第一奶牛牛脸重识别网络的局部特征提取进行改进，得到第二奶牛牛脸重识别网络；利用奶牛牛脸数据集对第二奶牛牛脸重识别网络进行训练，得到第三奶牛牛脸重识别网络；获取待识别奶牛牛脸图像；将待识别奶牛牛脸图像输入第三奶牛牛脸重识别网络，实现待识别奶牛牛脸图像的重识别。本发明可以提升对奶牛牛脸的识别准确率以及检索排序能力，改进后的网络解决了局部区域的对齐与信息完整性的问题。
基于深度学习奶牛牛脸重识别方法系统设备介质

[发明专利]低像素牛头图像重建识别方法、系统、设备及存储介质-CN202111276532.4有效
发明人： 高月芳;麦凯湛;杨泽浩;刘财兴;肖冬冬;慎杰 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种低像素牛头图像重建识别方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：构建牛头图像数据集；构建第一牛头图像识别框架；利用牛头图像数据集对第一牛头图像识别框架进行训练，得到第二牛头图像识别框架；获取待重建识别的低像素牛头图像；将所述低像素牛头图像输入第二牛头图像识别框架，实现低像素牛头图像的重建识别。本发明通过在超分辨网络中增加自适应多尺度上采样模块，能更好地重建牛头图像不同层次的识别细节，同时牛头图像识别框架的构建，明显地提升了牛头图像识别准确率，实现了远距离的奶牛个体精准快速识别，为实现智能化、精准化奶牛养殖提供重要的技术支持。
像素牛头图像重建识别方法系统设备存储介质

[发明专利]基于关键点检测的虾苗计数方法、系统、设备及存储介质-CN202210664948.1在审
发明人：李西明;吴精乙;高月芳;邵楚琪;郭玉彬;赵泽勇;劳慧雯;梁宇君;吴子彤;关颖盈;严家美;温嘉勇;刘瑞祥;吴颖琪;史东博;胡东晴 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关键点检测的虾苗计数方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取虾苗图像集；构建关键点检测网络模型；将虾苗图像集输入关键点检测网络模型进行训练，得到虾苗关键点检测网络模型；获取待计数虾苗图像；将待计数虾苗图像输入虾苗关键点检测网络模型，得到关键点检测结果；根据关键点检测结果，实现虾苗计数。本发明构建得到的关键点检测网络模型，不仅适用于南美白对虾虾苗的准确计数，而且还适用于长条形态的虾苗的准确计数，在提高虾苗计数准确率的同时，提高了对虾苗种类的普适性，具有广阔的应用场景。
基于关键检测计数方法系统设备存储介质

[发明专利]基于宽度学习的协同滤波推荐方法、系统、设备及介质-CN202210895742.X在审
发明人： 高月芳;黄梓源;黄镇伟;关灿荣;黄玲 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宽度学习的协同滤波推荐方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取训练评分矩阵，所述训练评分矩阵包括多个用户‑项目的评分向量；构建宽度学习系统与协同滤波结合的网络，所述网络包括预处理部分和宽度学习系统；将训练评分矩阵输入所述网络进行训练；获取待评分矩阵；将待评分矩阵输入训练好的所述网络，得到相应的推荐结果。本发明构建的宽度学习系统与协同滤波结合的网络，只需消耗相对较短的训练时间和存储相对较少的数据，便能够捕获用户与项目之间的非线性关系，从而取得令人满意的推荐结果。
基于宽度学习协同滤波推荐方法系统设备介质

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