一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法[发明专利].pptx

一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法[发明专利].docx 研究报告 PAGE 1- 一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法[发明专利] 一、1.技术背景 1.1生物识别技术概述 生物识别技术是一种利用生物特征进行身份验证的技术，它通过分析个体的生理特征或行为特征来识别和确认其身份。这种技术具有非侵入性、高安全性、便捷性等特点，广泛应用于各个领域。在生理特征方面，常见的生物识别技术包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别和声纹识别等。指纹识别技术通过分析手指指纹的纹路特征进行身份验证，具有极高的准确性和稳定性。人脸识别技术则通过分析人脸的几何特征、纹理特征和光照条件等来进行身份识别，具有非接触、非侵入的特点。虹膜识别技术通过分析虹膜的纹理特征来进行身

2025-02-22 约1.28万字 25页立即下载

咳嗽疾病识别模型构建方法及应用[发明专利].docx PAGE 1- 咳嗽疾病识别模型构建方法及应用[发明专利] 一、引言咳嗽作为常见的呼吸道症状，在临床诊断中具有重要意义。随着信息技术的飞速发展，基于人工智能的疾病识别模型在医学领域得到了广泛应用。咳嗽疾病识别模型的构建，旨在通过分析咳嗽声音、患者病历等数据，实现对咳嗽疾病的早期诊断和分类。目前，咳嗽疾病的识别主要依赖于医生的经验和临床表现，存在诊断效率低、误诊率高等问题。因此，研究一种高效、准确的咳嗽疾病识别模型具有重要的实际意义。本文提出了一种基于深度学习的咳嗽疾病识别模型，通过对大量咳嗽声音数据进行分析，实现了对咳嗽疾病的准确识别。近年来，随着计算机视觉和语音处理技术的不断发展，深度学

2025-01-19 约2.9千字 6页立即下载

基于云计算的壮语语音识别方法[发明专利].pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 108899031 A (43)申请公布日 2018.11.27 (21)申请号 20181

2023-10-06 约6.48千字 5页立即下载

一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，在智能语音助手、智能家居、车载系统等领域得到了广泛应用。语音识别技术的核心是语言模型，它能够对输入的语音序列进行概率分布，从而提高识别的准确性和效率。传统的语言模型大多基于N元文法，通过统计语言中的规则和概率来预测下一个词或短语。然而，随着语音数据的爆炸式增长，传统的N元文法模型在处理大规模数据时，计算复杂度和存储需求都呈现出指数级增长，这使得模型在实际应用中难以高效运行。 (2)为了解决这一问题，近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广

2025-01-20 约2.95千字 6页立即下载

一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着社会的发展和科技的进步，人体粪便作为健康监测的重要指标，其检测与分析在临床医学和公共卫生领域具有极其重要的意义。传统的粪便检测方法主要依赖于人工观察，存在效率低、主观性强、易受人为因素干扰等问题。为了提高粪便检测的准确性和效率，近年来，人工智能技术在医学影像分析领域的应用日益广泛。 (2)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力，使其在医学图像分析中具有广泛

2025-01-23 约2.62千字 5页立即下载

一种基于深度学习的药用植物叶部病害图像识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于深度学习的药用植物叶部病害图像识别方法[发明专利] 一、背景与意义 (1)药用植物在中医药发展和人类健康领域扮演着至关重要的角色。随着生物技术的不断进步和中医药现代化进程的加快，药用植物的研究和应用日益受到重视。然而，药用植物叶部病害的发生严重威胁了植物的生长和药材的品质，进而影响了中药的产量和品质。据统计，全球每年因病害造成的药用植物损失高达数十亿美元。例如，在我国，常见的药用植物病害如黄连叶斑病、人参疫病等，每年对相关产业的损失达到数亿元。 (2)传统的药用植物叶部病害诊断方法主要依赖于经验丰富的技术人员进行肉眼观察和实验室分析，这种方法存在效率低、误诊率高、受人为

2025-01-20 约2.56千字 5页立即下载

一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利] 第一章黄瓜病害识别方法概述黄瓜病害是影响黄瓜产量和质量的重要因素，据统计，全球每年因黄瓜病害造成的经济损失高达数十亿美元。黄瓜病害的种类繁多，常见的有霜霉病、白粉病、疫病等，这些病害在黄瓜生长过程中如得不到及时有效的控制，将严重影响黄瓜的品质和产量。传统的黄瓜病害识别方法主要依赖于人工经验，通过观察黄瓜叶片、茎蔓等部位的症状来进行判断。然而，这种方法受限于人工经验和主观判断，识别准确率不高，且效率低下。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于图像的黄瓜病害识别方法逐渐成为研究热点。卷积神经网络（Convolutiona

2025-01-21 约2.04千字 4页立即下载

一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利] 一、背景介绍 (1)宫颈癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一，每年有超过50万新发病例，且这一数字仍在持续上升。早期诊断和及时治疗对于提高宫颈癌患者的生存率至关重要。传统的宫颈细胞学检查方法，如巴氏涂片，虽然应用广泛，但其准确性和效率仍有待提高。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络的图像识别方法在医学影像领域展现出巨大的潜力。 (2)宫颈细胞图像识别方法的研究主要针对宫颈细胞学检查中存在的误诊和漏诊问题。据统计，传统巴氏涂片检查的准确率约为70%，且由于阅片医生的主观性，误诊率较高。卷积神经网络（CNN）作为

2025-01-21 约3.06千字 6页立即下载

一种养猪场环境监测控制及疾病预报预警系统及控制方法[发明专利].docx 研究报告 PAGE 1- 一种养猪场环境监测控制及疾病预报预警系统及控制方法[发明专利] 一、系统概述 1.系统背景及意义 (1)随着我国养猪业的快速发展，规模化养殖已经成为主流趋势。然而，在养殖过程中，环境因素和疾病问题对猪只健康和养殖效益的影响日益凸显。传统的人工监测方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致环境参数和疾病信息的准确性和及时性无法得到保障。因此，开发一套能够实时监测养猪场环境、预测疾病并提前预警的系统，对于提高养殖效率、降低疾病风险、保障猪只健康具有重要意义。 (2)该系统通过对养猪场内温度、湿度、空气质量、氨气浓度等环境参数的实时监测，结合历史数据和猪只生理特征，

2025-02-25 约1.13万字 22页立即下载

一种养猪场环境监测控制及疾病预报预警系统及控制方法[发明专利].pptx 一种养猪场环境监测控制及疾病预报预警系统及控制方法[发明专利];目录;01;养猪业发展现状;环境监测在养猪业的重要性;疾病预报预警的必要性;02;系统架构;关键技术;系统功能模块;03;传感器选型与布局;数据采集与传输;环境参数分析;04;疾病预测模型;预警阈值设定;预警信息发布;05;系统实现步骤;系统测试与验证;系统优化策略;06;应用场景;经济效益分析;社会效益分析;07;系统总结;未来研究方向;推广应用前景;THANKS

2025-04-02 约小于1千字 31页立即下载

一种基于EDSR技术的夜光遥感影像数据处理方法及系统[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于EDSR技术的夜光遥感影像数据处理方法及系统[发明专利] 一、引言随着城市化进程的加快，夜光遥感影像因其能反映城市照明、经济发展和能源消耗等信息而成为遥感领域的重要研究对象。近年来，夜光遥感影像数据在监测城市扩张、评估能源利用效率、分析城市热岛效应等方面发挥了重要作用。然而，由于大气和传感器等因素的影响，夜光遥感影像往往存在噪声、模糊和分辨率低等问题，给后续的数据处理和分析带来了很大挑战。据统计，全球约有50%的城市地区在夜间仍然处于照明状态，夜光遥感影像的广泛应用使得对夜光遥感影像数据质量的要求越来越高。为了提高夜光遥感影像的处理效果，研究者们不断探索新的数据处理

2025-02-06 约1.97千字 4页立即下载

一种基于多尺度CNN特征及量子菌群优化KELM的手写图像识别方法[发明专利.docx PAGE 1- 一种基于多尺度CNN特征及量子菌群优化KELM的手写图像识别方法[发明专利 一种基于多尺度CNN特征提取方法 (1)在现代图像识别技术中，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力而备受关注。然而，传统的CNN在处理具有复杂层次结构的图像时，往往难以捕捉到不同尺度的细节信息。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多尺度CNN特征提取方法。该方法通过构建不同尺度的卷积层，能够有效提取图像的多尺度特征，从而提高识别精度。以手写数字识别为例，通过在CNN网络中引入多个尺度层，可以同时提取图像的局部和全局特征，使得模型在识别过程中更加鲁棒。 (2)具体来说，我们的方法首先对输入图像进

2025-01-21 约2.01千字 4页立即下载

一种基于进化神经网络模型压缩的早期胃癌图像识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于进化神经网络模型压缩的早期胃癌图像识别方法[发明专利] 一、1.基于进化神经网络模型压缩技术概述 (1)进化神经网络模型压缩技术是一种新兴的机器学习优化方法，旨在通过模拟生物进化过程来寻找最优的网络结构。该方法通过遗传算法、模拟退火等进化策略，对神经网络模型进行优化，以减少模型参数数量，降低计算复杂度，同时保持或提高模型的性能。 (2)在早期胃癌图像识别领域，传统的神经网络模型往往需要大量的计算资源和存储空间。基于进化神经网络模型压缩技术，可以通过减少模型参数和降低网络层数来实现模型的压缩。这种压缩不仅能够减少资源消耗，还能在一定程度上提高模型的泛化能力，使其在复杂多变

2025-01-22 约1.64千字 3页立即下载

一种基于改进卷积神经网络的植物叶片病虫害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于改进卷积神经网络的植物叶片病虫害识别方法[发明专利] 一、背景与意义 (1)随着全球气候变化和农业生产的快速发展，植物病虫害问题日益严重，对农作物产量和品质造成了巨大影响。据统计，全球每年因病虫害损失高达数千亿美元，其中叶片病虫害是造成损失的主要原因之一。传统的病虫害识别方法主要依赖于人工经验，不仅效率低下，而且准确性受限于操作人员的专业水平。因此，开发一种高效、准确的植物叶片病虫害识别系统具有重要的现实意义。 (2)近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著成果。CNN具有强大的特征提取和分类能力，能够自动学习图像中的特征，为植

2025-01-18 约3.48千字 7页立即下载

一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法[发明专利.docx PAGE 1- 一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法[发明专利 一、背景技术 (1)食用菌作为一种重要的食品资源，其种类繁多，营养丰富，深受消费者喜爱。然而，在市场上存在着大量假冒伪劣的食用菌产品，这不仅影响了消费者的健康，也严重损害了市场的秩序。因此，对食用菌进行快速、准确、高效的识别成为当前食品安全领域亟待解决的问题。传统的食用菌识别方法主要依赖于人工经验和显微镜观察，这种方法存在效率低、准确性差、主观性强等缺点。 (2)随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CN

2025-01-20 约2.92千字 6页立即下载