一种基于FSD-GIRA的鬼成像目标重建方法

    公开(公告)号:CN119313766A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411481589.1

    申请日:2024-10-23

    Abstract: 本发明公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法,涉及数字图像处理技术领域,本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类,通过奇异值分解将其重构,实现鬼成像系统测量数据的降维处理,提出WE‑FOMP‑CG算法,通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法,优化了稀疏信号的恢复;在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列,用PCG解线性方程组,并对结果进行小波预处理和多阈值去噪,更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度,并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法,该算法利用双重去噪机制,包括小波变换和BM3D方法,以保证恢复出的图像细节和结构得以保留,从而进一步提高鬼成像目标重建质量。

    一种常温菌低温生长促进剂及其制备和应用

    公开(公告)号:CN113832067B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202111196834.0

    申请日:2021-10-14

    Abstract: 一种常温菌低温生长促进剂,是以低温莓实假单胞菌接种培养制备的无菌培养液。本发明制备的常温菌低温生长促进剂促进低温下不生长的地衣芽孢杆菌、枯草芽孢杆菌、植物乳杆菌等常温菌在4℃的低温环境下具有较好的生长趋势,呈现出不同的生长率,其中对于枯草芽孢杆菌促进效果最好,枯草芽孢杆菌在4℃下的生长率达到100%,有效促进常温菌在0‑6℃低温环境下对于秸秆纤维素的降解效率提高31.57%。(56)对比文件叶晶鑫等.食品中低温微生物的适冷机制研究进展.微生物学杂志.2018,第38卷(第4期),第116页右栏第2段.Graumann P 等.Some like it cold:response of microorganisms to coldshock.Arch Microbiol.1996,第166卷(第5期),摘要,第296页左栏第2段,图2.王玉霞;姜威;刘宇帅;孟利强;李晶;曹旭;胡基华;陈静宇;张淑梅.寒地耐冷生防菌株筛选鉴定及特性研究.东北农业大学学报.2016,(第08期),31-38.李立波;任晓冬;窦森.固态发酵中2种微生物降解玉米秸秆效果的对比研究.农业环境科学学报.2017,(第10期),2136-2142.王超;李宏伟;谢越盛;郭坚华.耐低温荧光假单胞菌筛选体系建立及其植物促生作用评价.微生物学通报.2016,43(第12期),2644-2656.林艳梅;生吉萍;申琳;程凡升.适冷纤维素降解微生物研究进展.生物技术.2010,(第02期),95-98.Michel V等.The cold shock response ofthe psychrotrophic bacterium Pseudomonasfragi involves four low-molecular-massnucleic acid-binding proteins.JBacteriol.1997,第179卷7331-42.Mei YZ等.Cold stress promoting apsychrotolerant bacterium Pseudomonasfragi P121 producing trehaloase.World JMicrobiol Biotechnol.2016,doi: 10.1007/s11274-016-2097-1.

    一种基于MG-ShuffleNet网络结构的冬捕鱼分类识别方法

    公开(公告)号:CN118942123B

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411411545.1

    申请日:2024-10-11

    Abstract: 本发明公开一种基于MG‑ShuffleNet网络结构的冬捕鱼分类识别方法,属于图像识别和深度学习技术领域,根据冬捕鱼图像特征,将模型Stage2、Stage3和Stage4中的基本单元堆叠次数缩减一半(向下取整);重新设计ShuffleNet V2的整体架构,采用提出的多尺度空洞融合模块替换ShuffleNet V2基本单元和下采样单元中的卷积,并删除右分支中不重要的卷积,旨在通过利用多种空洞率增强特征表达,并降低网络的参数量和计算量。设计了一种全局通道‑空间注意力模块,该模块旨在捕捉特征图中的全局依赖关系,提高模型性能。为了进一步提高模型的识别精度,并使用Mish激活函数来替代传统的ReLU激活函数。此外,将最大池化替换为平均池化,以增强模型的鲁棒性。

    一种基于MG-ShuffleNet网络结构的冬捕鱼分类识别方法

    公开(公告)号:CN118942123A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411411545.1

    申请日:2024-10-11

    Abstract: 本发明公开一种基于MG‑ShuffleNet网络结构的冬捕鱼分类识别方法,属于图像识别和深度学习技术领域,根据冬捕鱼图像特征,将模型Stage2、Stage3和Stage4中的基本单元堆叠次数缩减一半(向下取整);重新设计ShuffleNet V2的整体架构,采用提出的多尺度空洞融合模块替换ShuffleNet V2基本单元和下采样单元中的卷积,并删除右分支中不重要的卷积,旨在通过利用多种空洞率增强特征表达,并降低网络的参数量和计算量。设计了一种全局通道‑空间注意力模块,该模块旨在捕捉特征图中的全局依赖关系,提高模型性能。为了进一步提高模型的识别精度,并使用Mish激活函数来替代传统的ReLU激活函数。此外,将最大池化替换为平均池化,以增强模型的鲁棒性。

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