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[发明专利]基于多尺度特征融合的遥感场景分类方法及系统-CN202011643443.4有效
发明人：郑禄;梁家锐;宋中山;帖军;刘振宇;汪红;肖鹏飞 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于多尺度特征融合的遥感场景分类方法及系统，所述方法包括：获取采集到的遥感图像在不同尺度下的图像特征，将图像特征输入到预设卷积神经网络模型中进行多尺度特征融合，获得融合特征，获取遥感图像的底层特征，将底层特征和融合特征进行归一化处理，获得目标特征，将目标特征输入至预设分类器中进行场景分类，以获得所述遥感图像的类别。通过将获得的遥感图像在不同尺度下的图像特征输入至预设卷积神经网络模型中来获得融合特征，再将融合特征和底层特征进行归一化处理，获得目标特征，并基于目标特征实现遥感场景分类，以避免类间相似高现象和类内差异大现象的发生，提高遥感图像分类精度和准确度。
基于尺度特征融合遥感场景分类方法系统

[发明专利]柑橘病害等级识别方法、设备、存储介质及装置-CN202310127580.X在审
发明人：吴立锋;郑禄;帖军;宋中山;汪进;张慧丽;丁凤;田娟娟 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种柑橘病害等级识别方法、设备、存储介质及装置，本发明基于K‑means算法对获取的柑橘图像进行预处理，基于预设迁移学习的病害等级识别模型对处理后的图像进行病害特征识别，根据特征识别结果确定柑橘病害图像，所述预设迁移学习的病害等级识别模型为将VGG‑16网络模型的模型参数和参数权重迁移至NC‑ResNet50模型获得迁移后的模型，并对所述迁移后的模型进行训练获得的模型；对所述柑橘病害图像中的病害面积进行统计，根据统计结果确定柑橘病害程度。本发明解决了柑橘植物受病程度分级识别模型对细粒度特征敏感度不高导致的识别准确度低或过拟合问题，提升病害识别率。
柑橘病害等级识别方法设备存储介质装置

[发明专利]智慧文博下的视频监控方法、装置、设备及存储介质-CN202310155047.4在审
发明人：艾勇;郑禄;周珊;帖军;张大红;宋中山;莫海芳;王灿 -专利权人：中南民族大学;湖北佳狮盾智能技术有限公司
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种智慧文博下的视频监控方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取安装在智慧文博场馆不同位置处的监控摄像头采集的文博场馆图像；将文博场馆图像输入至改进S‑NanoDet模型进行目标检测，并获得目标检测结果；根据目标检测结果对智慧文博场馆进行监控预警。本实施例通过采用鲁棒性高且计算量小的改进S‑NanoDet模型文博场馆监控摄像头采集的图像信息进行目标检测，解决了文博场馆摄像头因其部署模型鲁棒性差以及计算复杂导致可能出现安防事故的技术问题。
智慧文博下视频监控方法装置设备存储介质

[发明专利]一种智慧文博下的监控图像准确度提升方法及装置-CN202310089431.9在审
发明人：郑禄;艾勇;周珊;宋中山;张大红;帖军;莫海芳;许诺 -专利权人：中南民族大学;湖北佳狮盾智能技术有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种智慧文博下的监控图像准确度提升方法及装置，本发明基于改进CycleGAN模型对智慧文博监控设备采集的视频信息进行图像预处理后获得的目标图像进行风格迁移处理，所述改进CycleGAN模型包括融入卷积核注意力机制的编码器、融入注意力机制的Res2Net的转换器和解码器，基于迁移后的图像对S‑NanoDet模型进行强化训练，根据训练后的S‑NanoDet模型对智慧文博场景下的监控图像进行目标检测。本发明实现了通过改进CycleGAN模型对数据集进行风格迁移扩充的方式，提高S‑NanoDet模型的鲁棒性，进而提升了在复杂场景下的针对各类型画面风格的图片识别效率的同时保证了识别准确率。
一种智慧文博下监控图像准确度提升方法装置

[发明专利]文本分类方法、装置、设备及存储介质-CN202211478964.8在审
发明人：郑禄;牛悦;宋中山;陈心浩;帖军;尹帆;孙翀;龙吕佳 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于计算机领域，公开了一种文本分类方法、装置、设备及存储介质。该方法通过预设双向长短时记忆网络对待分类向量文本进行全局特征提取，获得全局上下文特征；通过预设多尺度双重模型对待分类向量文本进行局部特征提取，获得局部特征；将全局上下文特征和局部特征进行特征拼接，获得多尺度特征向量；根据多尺度特征向量获得文本分类结果。由于本发明是对待分类向量文本进行全局特征提取和局部特征提取，将提取的全局上下文特征和局部特征进行特征拼接，获得多尺度特征向量；根据多尺度特征向量获得文本分类结果。相对于现有的利用词频逆文本频率指数算法将文本向量化进而对文本进行分类的方式，本发明上述方式能够提高文本分类的准确率。
文本分类方法装置设备存储介质

[发明专利]遥感图像场景分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210679425.4在审
发明人：郑禄;彭丹;帖军;宋中山;沈祥成;罗治情;郑明雪;刘振宇;龙吕佳 -专利权人：中南民族大学;湖北省农业科学院农业经济技术研究所（湖北省农业科学院农业规划设计研究所）
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像场景分类方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取待分类遥感图像，然后通过预设遥感图像场景分类模型对待分类遥感图像进行场景分类，获得待分类遥感图像对应的类别，预设遥感图像场景分类模型基于密集连接卷积网络训练获得。本发明通过预设遥感图像场景分类模型对待分类遥感图像进行场景分类，并且预设遥感图像场景分类模型基于密集连接卷积网络训练获得，相较于现有的通过深度学习网络进行遥感场景分类，本发明上述方式能够通过预设遥感场景分类模型进行场景分类，能够对遥感图像场景进行精确分类，并且能够有效地减少了预设遥感场景分类模型主干网络的计算量和参数量，从而提高网络的运算效率。
遥感图像场景分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的二值化Faster R-CNN柑橘病虫害识别方法-CN202110622576.1有效
发明人：郑禄;汪进;宋中山;帖军;王江晴;汪红;徐胜舟;朱祖桐 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的二值化Faster R‑CNN柑橘病虫害识别方法，该方法包括以下步骤：步骤1、获取柑橘病虫害图片，构建图片数据集；步骤2、对图片数据集中的柑橘病虫害图片进行预处理：包括图片旋转，色彩平衡，高斯模糊添加噪声干扰，HSV亮度增强；步骤3、构建二值化的Faster R‑CNN网络模型：该模型采用二阶段的全卷积神经网络代替原始Faster R‑CNN模型的全连接层；步骤4、二值化Faster R‑CNN网络模型的实现；步骤5、将待识别柑橘病虫害种类的图片，输入训练得到的二值化Faster R‑CNN网络模型，输出识别柑橘病虫害结果。本发明提出了Binary Faster R‑CNN网络模型，将二阶段的全卷积神经网络代替原始的全连接层，能节省模型存储的内存，识别准确率、FLOPs及识别速度均得到了大大提高。
一种基于深度学习二值化 faster cnn 柑橘病虫害识别方法

[发明专利]基于混合膨胀卷积的植物识别方法、装置及存储介质-CN202110947152.2在审
发明人：郑禄;帖军;刘越;宋中山;王江晴;吴立锋;徐胜舟;肖博文 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06T5/30 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于混合膨胀卷积的植物识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取预设场景下的待处理植物图像，并确定待处理植物图像的场景距离信息；根据场景距离信息对待处理植物图像进行膨胀处理，获得膨胀植物图像；将膨胀植物图像输入至预设混合膨胀图像分割模型中，获得植物分割图像；根据植物分割图像进行植物识别。相较于现有技术中需要人工手动分割植物图像，导致植物图像处理的效率低下，而本发明中利用预设混合膨胀图像分割模型对植物图像进行处理，快速精准的获取植物分割图像，进而提高了植物识别的准确率。
基于混合膨胀卷积植物识别方法装置存储介质

[发明专利]基于机器学习的页面渲染方法、设备、存储介质及装置-CN201910670809.8有效
发明人：郑禄;丁飞琼;雷建云;宋中山;艾勇;夏梦;杨欣 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F16/957 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器学习的页面渲染方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：在接收到目标用户设备发送的页面加载请求时，根据页面加载请求检测目标用户设备对应的目标设备类型；将目标设备类型输入至预设图像比例优化模型中，以使预设图像比例优化模型输出目标设备类型对应的目标最优比例；获取页面加载请求对应的页面文本信息和页面图像信息；按照目标最优比例对页面图像信息进行压缩，获得优化图像信息；将页面文本信息和优化图像信息渲染到当前页面。由于获取了与目标设备类型对应的目标最优比例，并按照所述目标最优比例压缩页面图像信息的文件大小，从而在不减小图像尺寸的情形下提高页面渲染效率，兼顾了页面加载速度和用户体验。
基于机器学习页面渲染方法设备存储介质装置

[发明专利]基于优先级的作业调度优化方法、设备、存储介质及装置-CN201910674438.0有效
发明人：雷建云;丁飞琼;郑禄;宋中山;艾勇;夏梦;黄印 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于优先级的作业调度优化方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取待调度作业及待调度作业的预计处理时长；将待调度作业划分为多个待调度队列，获取各待调度队列的优先级阈值；每隔预设时长根据待调度作业的当前等待时长和预计处理时长计算待调度作业的当前优先级；判断当前优先级是否小于待调度作业所属的待调度队列的优先级阈值；若不小于则将待调度作业转入预设就绪队列中，对预设就绪队列中的待调度作业依次进行调度。由于根据等待时间和处理时间计算优先级，优先调度优先级高于优先级阈值的作业，能够优先处理短作业，提高系统的吞吐量和调度效率，能够优先处理等待时长较长的作业，兼顾作业调度的紧急性和公平性。
基于优先级作业调度优化方法设备存储介质装置

[发明专利]标签传播的聚类方法、终端设备、存储介质及装置-CN201910504157.0有效
发明人：尹帆;张广凯;宋中山;覃俊;郑禄;吴经龙 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种标签传播的聚类方法、终端设备、存储介质及装置，该方法包括：获取各文本的频繁词；从样本文本集中提取所述文本的文本信息，根据所述文本信息通过预设映射关系构建异质文本网络；将所述异质文本网络中对应的文本节点通过预设节点影响力关系生成节点影响力阈值，根据所述节点影响力阈值获取目标标签；在所述异质文本网络中通过预设总相似度关系生成所述文本之间的总相似度阈值，根据所述总相似度阈值获取目标文本节点；将所述目标标签在所述目标文本节点之间进行传播，并将具有相同所述目标标签对应的文本进行聚类，以获得聚类结果簇。本发明技术方案能够解决标签传播随机性和聚类精确度及可信度低的技术问题。
标签传播方法终端设备存储介质装置

[发明专利]基于文本聚类的信息提取方法、装置及可读存储介质-CN201810618205.4有效
发明人：尹帆;张广凯;孙翀;宋中山;莫海芳;夏梦 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本聚类的信息提取方法、装置以及可读存储介质，本发明将待处理的商品评论信息作为待处理样文本，并设定好频繁词筛选权重值，按照频繁词筛选权重值对待处理样本文本进行文本预处理、文本聚类以及样本数据剪枝这三个阶段的处理，进而能够提高待处理的商品评论信息的文本聚类精度，在面对复杂繁多的商品评论信息量时得到更加精确、更有价值的信息，能够解决目前传统的文本聚类法在面对存在的文本长尾现象无法有效进行文本聚类的问题，对于在解决文本长尾现象聚类的问题中起到了很好的作用，提高了聚类的精确度。
基于文本信息提取方法装置可读存储介质

[发明专利]基于深度学习的绿色柑橘识别方法、设备及装置-CN202010696636.X有效
发明人：郑禄;刘越;宋中山;帖军;王江晴;田莎莎;汪进 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的绿色柑橘识别方法、设备及装置，涉及图像识别技术领域，该方法包括：在接收到待识别绿色柑橘图像时，对所述待识别绿色柑橘图像进行预处理，获得初始特征图；通过预设密集连接卷积单元对所述初始特征图进行采样，获得特征采样图；通过预设残差卷积单元对所述特征采样图进行卷积处理，获得目标特征图；根据所述目标特征图，通过预设识别模型对所述待识别绿色柑橘图像进行识别。本发明通过在特征提取卷积网络中，添加预设密集连接卷积单元，实现特征复用，以克服现有的深度卷积网络中当信息通过很多层之后会消失或过度膨胀，使得重要信息丢失的问题，进而提高了对绿色柑橘图像的识别准确率。
基于深度学习绿色柑橘识别方法设备装置

[发明专利]投票节点配置方法及系统-CN201910670424.1有效
发明人：帖军;黄坤;李子茂;宋中山;尹帆;马尧;罗均 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开一种投票节点配置方法及系统，包括：主节点定时向分布式集群中的从节点下发参数采集任务；从节点采集性能指标参数并反馈至主节点；主节点基于预设组合算法对各性能指标参数进行权重计算获得各性能指标参数对应的指标权重；根据指标权重以及各性能指标参数对应的参数值计算各从节点对应的投票能力；再根据预设的允许宕机数量确定分布式集群对应的投票节点数量，并根据投票节点数量以及投票能力选取对应的投票节点。由于是根据从节点的性能指标参数以及组合算法确定出的性能指标参数指标权重来计算各从节点的投票能力，然后根据投票能力进行投票节点筛选，从而能够保证筛选出的从节点具有较高的工作性能，实现了投票节点的自动化配置。
投票节点配置方法系统

[发明专利]情感原因子句标签的抽取方法、装置、设备及存储介质-CN202010673630.0在审
发明人：刘晶;孟凯;覃俊;李子茂;宋中山;夏梦;廖立婷 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及计算机深度学习技术领域，公开了一种情感原因子句标签的抽取方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标文档的候选情感原因子句和情感描述子句，并基于候选情感原因子句和情感描述子句生成对应的情感原因特征和情感描述特征，将情感原因特征和情感描述特征输入至预设自注意力模型，以获得情感原因自注意力信息和情感描述自注意力信息，获取候选情感原因子句的相邻子句对应的目标相邻特征，对情感原因自注意力信息、情感描述自注意力信息以及目标相邻特征进行连接，获得特征连接信息，并对特征连接信息进行分类处理，获得情感原因子句标签以实现充分考虑文档中情感原因子句的特征信息，提高情感原因抽取的准确率。
情感原因子句标签抽取方法装置设备存储介质

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