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[发明专利]一种本地农产品自由交易平台-CN202211427510.8在审
发明人：张刚;赵娜;刘桂楠;马杰;彭程;张凯浩;陈燕 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明提供了一种本地农产品自由交易平台，属于电商交易技术领域；解决了目前在线销售平台不能为广大农民销售自己小批量农产品的问题；平台层级分为省、市、县、乡、村五级，农民在本村平台上传自己剩余可销售优质农产品，由本村负责人进行检查评价审核，本村及其余村的村民即可在平台看到待销售的农产品；其余乡镇的人们可看到本村销售的农产品；县里的人们可看到本地乡村销售的农产品，有需要的居民可以采购到新鲜和物美价廉的农产品，农民可实现增收。邻县的人们可以互相看到相邻区县的农产品，可互相进行购买。相邻市的人们可看到邻近市的农产品，可互相进行购买；本发明应用于农产品交易。
一种本地农产品自由交易平台

[发明专利]一种基于深度估计的显著性目标检测方法-CN202211429731.9在审
发明人：赵娜;刘桂楠;张凯浩 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度估计的显著性目标检测方法，属于目标检测技术领域；解决了现有技术存在的检测目标的检测结果不准确、不清晰、错误的问题；包括如下步骤：图像数据集获取；图像预处理；以编码器‑解码器神经网络为基础框架，搭建神经网络模型，其中编码器部分包括深度估计模块和多层次特征提取模块，深度估计模块用于提取初始深度预测图，多层次特征提取模块用于在提取颜色、纹理、方向浅层特征信息的同时得到深层语义特征信息，从而得到初始显著性预测图；将初始深度预测图和初始显著性预测图同时输入解码器进行融合得到显著性预测图，以合成的显著性预测图作为损失函数来监督编码‑解码器网络的训练；本发明应用于目标检测。
一种基于深度估计显著目标检测方法

[发明专利]基于多属性增强图卷积-Informer模型的长时序货运量预测方法-CN202110678937.4有效
发明人：程保喜;郭自强;杨晓磊;薛时伦;张挺;张刚 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明基于多属性增强图卷积‑Informer模型的长时序货运量预测方法，属于长时序货运量预测方法技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于多属性增强图卷积‑Informer模型的长时序货运量预测方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：建立交通流量时序信息数据集；建立货运车辆载货重量时序信息数据集；建立客观动态、静态外部影响因素数据集；构建时序属性增强特征矩阵；构建站点网络结构拓扑图，将计算得到的邻接矩阵的对称归一化拉普拉斯矩阵与时序属性增强特征矩阵同时作为图卷积神经网络模型的输入；将图神经网络模型输出的已编码长时序属性增强特征作为Informer框架的输入，进行训练并学习，最终实现对未来长时序货运量的预测；本发明应用于货运流量预测。
基于属性增强图卷 informer 模型时序货运量预测方法

[发明专利]一种基于自适应权重的肺结节CT图像重排序方法-CN202110594393.3有效
发明人：程保喜;郭自强;杨晓磊;刘卫军;宋云霞;张刚 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明一种基于自适应权重的肺结节CT图像重排序方法，属于肺结节CT图像检索技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于自适应权重的肺结节CT图像重排序方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：图像数据集获取；图像预处理：将待检索肺部CT图像和图像库中肺部CT图像进行图像预处理，截取以RIO为中心的最小外接矩形图像，得到待检索的肺结节CT图像和图像库中的肺结节CT图像；图像特征提取：将经过预处理后的肺结节CT图像输入CNN网络进行深度特征提取；不同哈希码位的自适应权重计算；相似性度量：将待检索肺结节CT图像与图像库中的肺结节CT图像根据汉明距离进行排序，得到相似性最大的肺结节CT图像；本发明应用于肺结节图像检索。
一种基于自适应权重结节 ct 图像排序方法

[发明专利]一种基于Transformers-MulMLA的农业土地覆盖时空语义分割方法-CN202210641790.6在审
发明人：任建中;赵娜;张挺;张刚 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Transformers‑MulMLA的农业土地覆盖时空语义分割方法，属于农业土地覆盖时空语义分割技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于Transformers‑MulMLA的农业土地覆盖时空语义分割方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：S1：对t时刻的输入的农作物图片进行图像预处理；S2：将步骤S1中处理好的图片输入空间特征提取Transformer编码器，输出空间特征；S3：将步骤S2中的空间特征输入至时序特征提取Transformer编码器进行时序分析，输出时间序列特征；S4：采用Mul‑MLA结构对编码层特征进行解码，得到目标农作物覆盖分布语义分割图像；本发明应用于农业土地分割。
一种基于 transformers mulmla 农业土地覆盖时空语义分割方法

[发明专利]一种基于图卷积-Informer模型的长时序交通流量预测方法-CN202110592309.4在审
发明人：郭自强;程保喜;杨晓磊;薛时伦;张挺;张刚 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明一种基于图卷积‑Informer模型的长时序交通流量预测方法，属于长时序交通流量预测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于图卷积‑Informer模型的长时序交通流量预测方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：采集单位时间内高速公路站点和省干线公路交调站点的所有通过车辆的速度信息，并在数据预处理后建立交通流量时序信息数据集；根据高速公路站点和省干线公路交调站点的相对地理位置信息建立站点网络结构拓扑图；构建两层图卷积神经网络模型结构，对路网拓扑结构与交通流量时序信息进行编码并学习数据的空间依赖特征信息；将图卷积得到的编码信息输入Informer层进行训练并学习数据长时序依赖特征信息；本发明应用于交通流量预测。
一种基于图卷 informer 模型时序交通流量预测方法

[发明专利]一种基于ResNet-Xgboost模型预测心电波异常类型的方法-CN202110604493.X在审
发明人：杨晓磊;郭自强;程保喜;李晓萌;薛时伦;刘卫军;张刚 -专利权人： 山西云时代智慧城市技术发展有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本发明一种基于ResNet‑Xgboost模型预测心电波异常类型的方法，属于心电波异常类型预测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于ResNet‑Xgboost模型预测心电波异常类型的方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：构建8导联心电图数据集；构建能够捕捉不同导联间相似性的ResNet结构的深度神经网络模型，并输出深度特征；根据领域知识和专家经验，构造常用的基于心电波的衍生特征作为人工构造特征；将深度特征和人工构造特征进行特征拼接后作为输入，构建多标签Xgboost预测模型；对于一个新的8导联心电图数据，先输入深度神经网络模型，得到深度特征，与人工特征拼接后输入训练好的Xgboost预测模型，预测患某种疾病的概率；本发明应用于心电波异常预测。
一种基于 resnet xgboost 模型预测电波异常类型方法

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