本发明提供了一种基于LS‑YOLOv5网络的绿豆叶斑病病斑检测方法及装置，使用labelimg标注工具对预先获取的原始叶片图像进行标注；采用Mosaic数据增强算法对原始叶片图像进行数据预处理；并划分为训练集、验证集和测试集；构建LS‑YOLOv5叶斑病检测网络，其中的Backbone中均使用B‑CSP模块；Backbone中的最后一个CBL模块后面添加D‑SPP模块；Backbone中的D‑SPP模块前添加ECA注意力模块；Neck搭建方式采用原YOLOv5算法模型相同的方式搭建；训练LS‑YOLOv5叶斑病检测网络，将经过预处理后的叶斑病训练集通过搭建好的LS‑YOLOv5叶斑病检测网络，获得用于叶斑病检测的LS‑YOLOv5模型预训练权重；将待检测叶斑病图片输入最优权重模型进行叶斑病检测。本发明可用于绿豆叶斑病检测，网络体积小，检测效率高，具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。
📄 2023100332519
📂 G06V20_10
👤 淮阴工学院; 江苏省农业科学院
📅 2023-01-10
本发明公开了一种基于LMS‑Net轻量级模型的绿豆盐胁迫识别方法，首先通过多光谱荧光成像仪器去进行图像采集，对收集到的初始绿豆叶绿素荧光图像样本进行标注做成数据集；进行数据预处理后将数据集划分为训练集和测试集；构建基于LMS‑Net轻量级模型的盐胁迫等级识别网络模型，包括初步特征提取模块、下采样模块和主干模块，且主干模块由本发明提出的卷积编码器和轻量级残差模块组成；使用已经构建好的网络模型进行训练，将待识别胁迫图片输入最优权重模型进行盐胁迫等级识别。本发明提出的识别方法能够取代传统耗时耗力的生物鉴别实验，利用便携式的移动设备去代替人工鉴别绿豆盐胁迫方法，提高识别的效率和准确率，具有良好的应用前景。
📄 2024103988346
📂 G06V10_764
👤 淮阴工学院; 江苏省农业科学院
📅 2024-04-03
本发明公开了一种基于人工智能sEMG信号特征提取及肌肉疲劳级别判别方法，包括如下步骤：S1、使用多模态传感器设备实时捕捉用户在进行特定体力活动时的sEMG信号数据和辅助数据；S2、对所收集的sEMG信号数据及辅助数据进行预处理；S3、利用多尺度熵分析和机器学习算法对预处理后的sEMG信号数据进行特征提取；S4、基于提取的特征，构建并训练一个用于肌肉疲劳级别判别的复合人工智能模型；S5、对用户的肌肉疲劳级别进行实时评估，并根据评估结果，调整运动强度和休息时间安排。本发明通过采用创新的信号预处理技术，有效地提高了sEMG信号处理的准确性和效率。
📄 2024103959150
📂 A61B5_389
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2024-04-02
本发明公开了一种视网膜OCT图像中血管结构的特征提取方法和配准方法，该特征提取方法基于视网膜OCT图像进行体现血管结构3D特征的第一特征、用于体现血管结构交点特征的第二特征、用于体现血管结构SURF特征的第三特征提取，并对提取到的特征进行融合，因此得到的特征能够具有更全面的血管结构信息，为后续配准等操作打下基础。本发明中特征提取方法设计了用于体现血管结构交点特征的第二特征提取的提取步骤，通过第一特征提取矩阵对潜在的血管交点进行血管交点提取，得到初筛后的血管交点；再通过第二特征提取矩阵对初筛后的血管交点进行伪特征点的排除，得到二次筛选后的血管交点，由此可以避免血管交点的错漏。
📄 2024112283359
📂 G06V40_14
👤 江苏理工学院
📅 2024-09-03
本发明公开了一种结合低秩表示与流形学习的运动想象脑电信号特征提取方法，包括以下步骤：S1:进行运动想象脑电信号采样，建立样本集；S2:将数据使用滤波器组共空间模式进行预处理，得到数据样本原始特征集，同时划分为训练样本原始特征集及测试样本原始特征集；S3:使用提出的特征提取方法进一步提取数据特征，并进行降维；S4:利用支持向量机对所提取的特征进行分类。利用低秩表示方法，将原始数据分干净部分和噪声部分，有效地去除了噪声，并且对噪声具有很强的鲁棒性；将低秩表示、判别投影和流形学习方法集成到统一模型中,既保留了原始样本的全局结构信息，又保留了原始样本的局部邻域关系，更大程度地获取了有效特征，提高了后续的分类精度。
📄 2021113137835
📂 A61B5_372
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-11-08
本发明涉及一种油膜振荡二维及三维瞬时特征提取方法及装置，包括：提出一种二元特征尺度分解方法——复局部特征尺度分解(Complex Local characteristic‑scale decomposition，CLCD)，采集转子同一截面两个垂直方向的油膜振荡信号，并将其组成一个复数形式的二元旋转信号；通过CLCD将该信号自适应分解成多个复数形式的二元子旋转信号，从中分离出基频和半频信号；对上述信号运用希尔伯特变换，获取油膜振荡信号的二维和三维瞬时特征。由于CLCD通过信号的自身特点自适应地对其分解，并运用双线性变换，故该方法自适应性强，瞬时特征提取全面、速度快、效率高，具有良好的技术效果。
📄 2017111574906
📂 G01M13_00
👤 郑州工程技术学院
📅 2017-11-20
本发明涉及一种旋转机械故障特征提取方法及装置，包括：提出一种二元特征尺度分解方法——复局部特征尺度分解(Complex Local characteristic‑scale decomposition，CLCD)；采集同一截面水平及垂直方向的振动信号，将其组成一个复数信号；通过CLCD将该信号自适应分解成多个复内禀尺度分量，用全矢谱技术融合各分量的实部和虚部特征。本发明通过提出的CLCD方法直接对双通道的信号进行处理，确保了各个通道信号有相同的分解尺度，便于信息融合。并且运用了双线性变换，所以该方法自适应性强，故障特征提取全面、速度快、效率高，具有良好的技术效果。
📄 201711156210X
📂 G01M13_00
👤 郑州工程技术学院
📅 2017-11-20
本实用新型公开了一种绿豆发酵用收集装置，包括壳体，所述壳体内顶部呈开口设置且壳体内顶部铰链连接有盖板，所述盖板顶部中心处固定连接有第一电机且第一电机驱动端贯穿盖板向壳体内部延伸并固定连接有转动杆。本实用新型中，通过设置运输箱、第二电机和转轴，混合完成的绿豆经过排料口进入运输箱内，而第二电机驱动实现转轴旋转，进而通过转轴上设置的螺旋板实现绿豆的输送，实现混合完成的绿豆通过出料口进行收集。
📄 202022639314X
📂 C05F17_964
👤 上海承曜生物科技有限公司
📅 2020-11-16
本发明公开了一种桃酥绿豆糕自动成型机，包括送料机构和和成型机构，送料机构包括送料机架，在送料机架上设有料斗，在料斗下端设有面料压缩腔，在面料压缩腔内的两侧设有送料压缩绞轮和送料绞轮，在面料压缩腔前端焊接有连接管，连接管前端与送料嘴连接，送料嘴与成型机构连接，成型机构包括成型机架，在成型机架上设有料胚过渡通道，在料胚过渡通道前端设有料胚成型件，在成型机架上设有横向割断挡料板，在成型机架上设有支架，在支架上设有支架上设有第一、第二成型气缸，在第一、第二成型气缸的下端分部设有成型压板、成型模具。本发明结构简单、设计合理，能够同时满足对桃酥和绿豆糕的生产，同时还能提高桃酥的酥性，生产出的绿豆糕不易碎。
📄 2019111400975
📂 A21C11_02
👤 谭爱平
📅 2019-11-20
本发明涉及一种基于联合注意力ResNeSt的复杂场景下网络直播视频特征提取方法。首先对网络直播视频进行关键帧提取，得到视频的关键帧数据。为了利用视频帧的多尺度特征，按照特征金字塔网络的多尺度结构，设计了一个并行通路。该并行通路是自下而上构建的，与原有主干通路之间利用横向连接和斜向连接进行信息交换，其中横向连接和斜向连接均为卷积运算。考虑到网络直播的画面表现形式多以人为主体，同时夹杂大量冗余信息，因此引入空间——通道联合注意力，便于聚焦画面主体特征。最后，将融合了联合注意力的并行特征金字塔结合卷积层和池化层，构造ResNeSt特征提取模块，通过多层模块叠加，实现复杂场景下网络直播视频的特征提取。
📄 2020115095457
📂 H04N21_2187
👤 北京工业大学
📅 2020-12-18
本发明公开了一种基于时序差异特征提取的合成氨一段炉运行异常检测方法，旨在如何自适应的为合成氨一段炉过程数据实时提取时序差异特征，从而实现并完成高敏感性的合成氨一段炉运行异常检测任务。具体来讲，本发明方法通过合成氨一段炉的过程数据自适应的建立时序误差生成模型。在此基础上，利用在线自回归模型的误差实施合成氨一段炉运行异常检测。本发明方法最大的技术优势在于：本发明采用了一种全新的时序差异特征分析算法技术对合成氨一段炉的过程数据进行特征分析提取，能够自适应的更新得到从最大化时序误差的时序差异特征。因此，从这个角度出发，本发明方法理论上能使用高敏感性的时序差异特征来实施异常检测。
📄 202210651302X
📂 G06Q10_06
👤 宁波大学科学技术学院
📅 2022-04-30
柿子坊 · 知识产权运营
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