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公开(公告)号：CN118521792B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410833731.8
申请日：2024-06-26
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种组织病理学图像的分割方法、装置、设备、介质及产品，其中，方法包括：根据有标签数据和无标签数据对半监督分割模型进行训练，且有标签数据的样本数量小于无标签数据的样本数量，根据每个类的原型语义对比学习类间的不同特征表示，根据类间的不同特征表示计算对比损失，利用标记样本和未标记样本之间的原型语义相似度获取原型伪标签；根据训练过程的总损失更新学生模型的权重参数，将学生模型的权重参数传递给教师模型，在训练结束后利用半监督分割模型对组织病理学图像进行分割得到分割结果。由此，解决了如何更好地利用全局信息进行原型对比学习和降低伪标签的噪声等问题。
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公开(公告)号：CN118485876A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410713636.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及水产智能养殖和计算机视觉检测领域，尤其是涉及一种基于MobileViT鱼群摄食强度识别方法及系统，包括以下步骤：获取目标鱼群当前时刻的摄食视频；将目标鱼群当前时刻的摄食视频输入已训练完成的鱼群摄食强度识别模型，识别出视频数据所代表的摄食强度，根据摄食强度动态调节投喂策略。已训练完成的鱼群摄食强度识别模型，其训练过程包括：获取原始鱼群摄食强度长视频，并将长视频切割成短视频数据集；对短时长数据集进行抽帧，形成帧图像数据集；将数据集输入搭建好的鱼群摄食强度识别模型进行训练，得到训练完成的鱼群摄食强度识别模型。本发明能够提高当前水产养殖过程中对鱼群摄食强度评估的准确性和效率，节约饵料、提高经济效益等。
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公开(公告)号：CN115443936B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202211111637.9
申请日：2022-09-13
Applicant: 湖州师范学院
IPC: A01K61/80 , G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种水生生物智能投喂控制系统及方法、电子设备和存储介质，系统包括：智能监测模块、数据传输模块和智能控制模块；智能控制模块包括：中心控制单元、投喂控制单元和温度控制单元；智能监测模块与数据传输模块连接，用于采集水生生物的生存环境信息和健康状态信息；数据传输模块与智能控制模块连接，用于将生存环境信息和健康状态信息传输至智能控制模块；中心控制单元，用于根据生存环境信息和健康状态信息，基于预设智能调控机制，确定目标投喂量和目标水体温度；投喂控制单元根据目标投喂量，投喂水生生物；温度控制单元根据目标水体温度，调节水生生物饲养环境水体温度。能够实现智能投喂，保障水生生物的健康、提高存活率。
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公开(公告)号：CN115512026A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211249184.6
申请日：2022-10-12
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 本发明提供一种虚拟现实风格迁移方法及系统、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标全景素材；其中，全景素材包括：全景图像和全景视频视频帧集；将目标全景素材和预设目标风格图像输入风格迁移网络中，得到并输出目标风格化全景素材；基于目标风格化全景素材，确定预设目标风格的虚拟现实场景。能够有效提高非现实世界场景的虚拟现实构建效率，降低制作成本。
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公开(公告)号：CN119904739A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510289559.9
申请日：2025-03-12
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V20/05 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及水产养殖技术领域和计算机视觉领域，公开了一种基于FBHA‑Yolov8的水下复杂环境中的大西洋鲑鱼的识别方法，包括以下步骤：步骤1、采集大西洋鲑鱼水下视频，将采集到的视频抽帧得到水下鱼群图片；步骤2、对图片进行手动标注；步骤3、对水下鱼群图像数据增强处理并划分形成自建数据集YYSALMON；步骤4、配置训练环境；步骤5、构建FBHA‑Yolov8网络模型，所述的FBHA‑Yolov8以Yolov8作为基础网络，使用FastNetBlock轻量卷积模块与Yolov8模型的C2f模块结合为C2f‑FastBlock模块，在Yolov8骨干中融入混合注意力变换器(HAttention)；步骤6、使用自建数据集YYSALMON训练并验证FBHA‑Yolov8网络模型；步骤7、将待检测的水下大西洋鲑鱼图像作为输入通过预训练的FBHA‑Yolov8网络模型进行目标检测。该方法减少了冗余计算和内存访问，减少模型参数量，降低计算复杂度，同时还提高了检测精度。其次，通过局部细节的增强、全局布局的理解和跨窗口的信息交互解决由于鱼群重叠导致的误检、漏检问题，从而提高模型检测的精度和速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119272915A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411269049.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06N5/04 , G06N5/043 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G01N33/18 , G08B31/00 , G08B21/18 , G06F18/25 , G06Q50/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施旨在提供一种结合大模型的水产养殖水质预测调节方法及系统，主要包括以下模块：数据采集模块、硬件实施模块、神经网络模块、用户端模块以及云服务模块；在具体实施方面，包括如下步骤：选择目标水体的溶氧量、PH值、水温及其外部环境的天气、环境温度、环境湿度作为监测及预测对象，并通过外部硬件对各变量进行采集，对数据使用大模型进行预处理，基于预处理的水体时间序列数据，建立结合多头注意力机制的BiTCN‑RNN时间序列神经网络模型，获取预测结果，并可在前端进行展示与预警，并在系统可处理范围内进行合理调控。
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公开(公告)号：CN118470514A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410632293.9
申请日：2024-05-21
Applicant: 湖州丰盛湾水产种业有限公司 , 湖州师范学院
Abstract: 本发明提供了一种密集虾苗的计数方法，属于自动计数领域。本发明方案包括通过虾苗图像提取出虾苗目标的初始特征信息获得初始特征图像，设置多个卷积核分别对初始特征图像进行多个特征学习、上采样和拼接，对拼接后的图像通过注意力机制进行处理，获得全局和局部图像特征信息；根据初始特征图像取获得虾苗的动态特征；将全局和局部图像特征信息与动态特征进行特征融合得到最终虾苗的位置特征信息；使用核密度估计法根据最终虾苗的位置特征信息生成概率密度图，对概率密度图进行计数得到虾苗的数量。本发明方案解决了由于标注的重叠和多尺度的变化，从而使在生成虾苗密度图进行密集识别时，存在对虾苗的识别精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN118452124A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410881567.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 本发明公开了一种渔业幼苗平衡化投放系统，包括投放箱、传输管、水流测向板、涡流测向球、单片机、显示屏、内存、螺旋管、内侧孔、外侧孔，其中投放箱与传输管固定连接，传输管与水流测向板固定连接，传输管与涡流测向球可拆卸连接，多个内侧孔大小不一，内侧孔从小到大顺着螺旋管从内圈到外圈排列，外侧孔从小到大顺着螺旋管从内圈到外圈排列。本发明的有益效果：通过控制内侧孔与对应外侧孔大小关系，从而控制投苗方式为集中喷射状还是散射状，以应对不同鱼种的投苗，以匹配其鱼种的生活习性和适宜养殖密度。
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公开(公告)号：CN112794527A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011603917.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 一种应用于计算机物联网的智能污水处理装置，包括第一箱体，第一箱体两侧外壁有放置箱，第一箱体内有支撑板，左侧放置箱上有消毒灯，右侧放置箱的一侧内壁安装伸缩杆，右侧放置箱上有移动装置，第一箱体的下方有第二箱体，第二箱体内有第一过滤吸附板，第二箱体的一侧内壁有防水伸展装置，防水伸展装置内有第二过滤吸附板，第二箱体底端有排放管。通过本发明可以将生活垃圾中的固体杂物与污水分离，并且分离后的杂物再通过消毒灯进行消毒处理，而且在第二过滤吸附板的转动下，增加污水与第一吸附板的接触，同时第二过滤吸附板自身再带有污水处理功能，而且在挤压沥水的过程中，第二箱体内可以进行污水处理，同时第一箱体内进行挤压沥水操作。
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公开(公告)号：CN107527348B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710560017.6
申请日：2017-07-11
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 基于多尺度分割的显著性目标检测方法，步骤1：利用双边滤波参数对输入图像进行平滑图像处理，再进行不同分割尺度的超像素分割；根据分割得到的超像素，计算全局平滑度；将全局平滑度与双边滤波参数结合，构建以分割效果为目标的自适应算法函数，求解不同尺度下的双边滤波参数，得到最优的平滑图像中的超像素点；步骤2：利用目标似然图技术来获得初始前景种子，并使用图像的边界作为初始背景种子，通过交叉验证法，从初始前景种子和初始背景种子中选择背景种子和前景种子，并生成基于背景的RBB显著图和基于前景的RFB显著图；步骤3：计算超像素点的尺度权重，背景种子和前景种子的种子权重；合并得到的RBB显著图和RFB显著图，最终获得显著图。
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