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公开(公告)号：CN118941791B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410987058.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉结构信息指导的遥感图像语义分割方法，包括如下操作：选取遥感数据集和树木测绘数据集作为实验数据集；基于所述实验数据集，选取视觉基础模型，通过所述视觉基础模型从所述实验数据集的遥感图像中提取视觉结构图像；基于所述视觉结构图像，构建特征共嵌入模块提取所述视觉结构图像中的视觉特征图像；基于所述视觉特征图像，构建结构启发式特征融合模块对所述视觉特征图像进行特征融合和结构预测，得到处理后的实验数据集；构建目标损失函数对所述处理后的实验数据集进行预测。本发明方法通过视觉模型提取结构图像，构建模块提取并融合特征，并对处理后的数据集进行预测，从而可以提高遥感图像分割的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113344070B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202110609315.6
申请日：2021-06-01
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多头自注意力模块的遥感图像分类系统及方法，分类模型的框架网络主干采用的是RestNet50卷积神经网络，分类模型将RestNet50卷积神经网络最后三个瓶颈层模块替换为多头自注意力模块；模型包括：缩放点积注意力模块，用于将输入分类模型的检测图像参数进行运缩放点积注意力处理；多头自注意力模块，用于感知检测图像中可识别度最高的区域；第一归一化及残差连接模块、第二归一化及残差连接模块，用于保持检测图像参数在输入分类模型后与输入分类模型前维度上的一致，降低在分类模型网络中发生梯度消失的可能；全连接模块，用于对检测图像进行特征提取。
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公开(公告)号：CN117893476B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311727794.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于非对抗性无监督域适应的植物病害检测方法及系统，包括：分别采集实验室环境和田间自然条件下的植物病害图像并标记；使用残差神经网络，对采集的所述植物病害图像进行特征提取并转换为特征图像；构建混合神经网络结构，对所述特征图像学习多表征信息向量并拼接后计算得出分类损失函数；将子域适应方法嵌入到所述混合神经网络结构中度量域间差距；根据所述分类损失函数并引入辅助不确定性正则化得出迁移数据；训练得出最优总损失函数。本发明通过反向传播来有效训练网络，收敛速度较快；构建的混合神经网络结构提高了采集的植物病害图像的准确度，引入的辅助不确定性正则化提高源域向目标域迁移的可靠性，具有良好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117576742B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311554523.6
申请日：2023-11-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V40/14 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N20/20 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于手指静脉识别领域，并公开了一种基于分块联邦学习的手指静脉识别方法，包括：通过中央服务器得到预训练后的全局特征提取模块和预训练后的个性化模块，并下发给若干客户端；通过客户端对预训练后的各模块进行训练，得到更新后的全局特征提取模块和更新后的个性化模块；客户端对更新后的个性化模块进行单独训练，将更新后的全局特征提取模块发送给中央服务器端进行加权平均计算；通过中央服务器对当前训练轮次是否达到规定值进行判断，若达到，则训练结束，将加权平均计算后的全局特征提取模块发送给客户端并通知客户端停止训练。本发明技术方案能够提升识别系统在终端设备下的性能，还能有效保护用户静脉模板的隐私。
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公开(公告)号：CN118155075A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410354602.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/778 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督深度学习的植被遥感图像处理方法及系统，其中方法包括采集植被的原图数据，得到数据集，其中原图数据为遥感图像形式；对数据集进行特征提取，得到相关性特征；对相关性特征进行特征回归操作，得到初始密度分布图；优化初始密度分布图，得到最终密度分布图，完成植被遥感图像的处理。本发明能够有效地提取复杂的植被纹理特征，通过捕捉植被的轮廓信息，提高了密度分布图预测的准确性；同时还通过密度图预测原始输入图像的植被密度分布，进而实现单木的分割和计数，解决了传统方法精准度不高，适应性较差，标注成本高的问题。还可以对参数进行轻量级微调，适应复杂植被生长环境中的任务场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118115895A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410004334.X
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的航空林火图像识别方法，包括以下步骤：通过无人机采集林火视频数据，通过数据预处理进而构建样本数据集，并按比例划分为训练集和测试集；选用10层ViT为主干网络构建航空林火图像识别模型，采用交叠滑动窗口方式将训练集中的航空林火图像序列化展开，且嵌入位置信息后作为第1层ViT的输入；通过多头自注意力和多层感知器机制批量嵌入第10层ViT来提取前9层ViT的区域选择模块；采用对比特征学习策略，构建目标损失函数对所述航空林火图像识别模型进行训练和优化，通过测试集评估模型性能。本发明具有较好泛化能力和鲁棒性，对提高火情、火险应对处置能力和效率及预防森林火灾发生具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117576401A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311721506.7
申请日：2023-12-13
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 一种基于语义分割的无监督实例分割方法，所述方法包括以下步骤：获取图片数据集，并对所述图片数据集进行预处理；将预处理后的图片数据集输入语义分割模型中得到语义分割掩码；通过主干特征提取网络，从所述语义分割掩码中提取多层抽象特征；将所述多层抽象特征输入到位移场检测模块得到实例掩膜；将所述多层抽象特征输入到类边界细化模块得到边界信息；将所述实例掩膜和边界信息传入语义感知模块，并通过取数组最大值索引的操作生成实例分割掩膜。本发明不需要重新训练语义分割或实例分割模型，可以部署在现有的语义分割模型上而无需改动其网络结构，无监督实例分割省去了现有实例分割模型对实例级图像标注的要求，因此具有更高的效率。
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公开(公告)号：CN116702930A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310381426.5
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/02 , G06Q10/0631 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的物联网数据管理系统及方法，属于数据管理技术领域，该系统包括用户模块、云端服务器模块以及公共场所检测模块；所述用户模块的输出端与所述云端服务器模块的输入端相连接；所述云端服务器模块的输出端与所述公共场所检测模块的输入端相连接；所述公共场所检测模块的输出端与所述用户模块的输入端相连接。本发明还公开了一种基于人工智能的物联网数据管理方法。本发明能实现个性化计算为用户保留空位的时长，对于中途折返取物的用户，也能够额外增加预留空位的时长，更具人性化。同时，对于多次预约后超时到达的用户，通过限制其预约资格来提高用户预约守时的意识，最终达到预约工作的高效化。
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公开(公告)号：CN116684471A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310562631.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: H04L67/306 , H04L67/52 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G08B31/00 , G06Q50/14
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的数据通信监测系统及方法，属于数据通信检测领域。本系统包括以下模块：通信数据预处理模块、通信协议处理模块、通信数据传输模块、通信数据分析模块、监测模块；所述通信数据预处理模块的输出端与所述通信协议处理模块的输入端相连接；所述通信协议处理模块的输出端与所述通信数据传输模块的输入端、所述通信数据分析模块的输入端相连接；所述通信数据传输模块的输出端与所述通信协议处理模块的输入端相连接；所述通信数据分析模块的输出端与所述监测模块的输入端相连接；并同时提供一种基于大数据分析的数据通信监测方法，监测对于系统推荐的最佳推荐出行地点页面用户的操作行为。
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公开(公告)号：CN116189372A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310192247.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种应用大数据技术的森林防火多层预警监测系统及方法，涉及森林防火领域，该森林防火多层预警监测系统包括林域监测模块、环境预警模块和航拍监测模块；所述林域监测模块模拟人类活动轨迹，并根据不同林场特性，排布报警监测装置，并进行统一管理，使得监测设备维持工作状态，最大化监测人类活动造成的火灾隐患，图像识别聚光物体，安排人员进行巡查，避免引起物体聚光起火；所述环境预警模块利用天气预报信息，结合林场内实际情况，针对高温干旱大风情况进行预警，并按照火灾发生后蔓延范围设置预警等级；所述航拍监测模块根据航拍图像，计算浓烟范围和强度，设计救灾线路，安排涉及人员撤离。
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