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学者姓名：冯德旺
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Clean All
Abstract ：
水体遥感技术可根据水体水质与遥感波段之间的响应关系反演水质参数，从而实现大面积水域时空动态监测。选取珠江广州段为研究对象，分析Sentinel-2遥感数据和国控断面实测数据，通过找寻最佳波段因子，基于多种统计回归模型构建水质参数反演模型，并对比分析各模型的反演精度。利用精度最高的反演模型，反演珠江广州段的溶解氧（DO）、高锰酸盐(COD
Keyword ：
反演 反演 水质参数 水质参数 遥感影像 遥感影像
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| GB/T 7714 | 刘梦瑶 , 冯德旺 . 遥感影像反演下的珠江广州段水环境时空特征分析 [J]. | 人民珠江 , 2025 , 46 (04) : 65-75 . |
| MLA | 刘梦瑶 等. "遥感影像反演下的珠江广州段水环境时空特征分析" . | 人民珠江 46 . 04 (2025) : 65-75 . |
| APA | 刘梦瑶 , 冯德旺 . 遥感影像反演下的珠江广州段水环境时空特征分析 . | 人民珠江 , 2025 , 46 (04) , 65-75 . |
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Abstract ：
为了减少家庭用电隐患并实现合理用电管理，本文设计了一种家用智能插座系统。系统采用树莓派作为主控设备，结合IM1281B和互感器组成的电能计量模块，通过串行接口实现电力参数数据传输，并利用无线网络接入服务器，完成硬件设备与服务器以及服务器与手机端（微信小程序）之间的数据交互。同时，系统引入机器学习算法对采集数据进行分类分析。实践结果表明，该系统能够有效识别家用电器并实现简单的控制操作，满足家庭用电监测与管理的功能需求，为用电安全与智能化管理提供了技术支持。
Keyword ：
微信小程序 微信小程序 智能插座 智能插座 树莓派 树莓派 电能计量模块 电能计量模块
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| GB/T 7714 | 王鹭 , 廖荣森 , 冯德旺 . 支持电力参数分类的智能插座系统设计 [J]. | 福建电脑 , 2025 , 41 (06) : 87-91 . |
| MLA | 王鹭 等. "支持电力参数分类的智能插座系统设计" . | 福建电脑 41 . 06 (2025) : 87-91 . |
| APA | 王鹭 , 廖荣森 , 冯德旺 . 支持电力参数分类的智能插座系统设计 . | 福建电脑 , 2025 , 41 (06) , 87-91 . |
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Abstract ：
Precision agriculture technology based on computer vision is of great significance in fruit recognition and evaluation. In this study, we propose a fruit recognition and evaluation method based on multi-model collaboration. Firstly, the detection model was used to accurately locate and crop the fruit area, and then the cropped image was input into the classification module for detailed classification. Finally, the classification results were optimized by the feature matching network. In the method, the detection model was based on YOLOv8, and the model was improved by introducing a TripletAttention structure and an Attention Mechanism-Based Feature Fusion (AFM) structure. The improved YOLOv8 model improves the P, R, mAP50, and MAP50-95 indicators by 2.4%, 2.1%, 1%, and 1.3%, respectively, compared with the baseline model on only one generalized "fruit" label dataset. The classification model Swin Transformer used in this study has a classification accuracy of 92.6% on a dataset of 27 fruit categories, and the feature matching network based on cosine similarity can calibrate the classification results with low confidence. The experimental results show that the proposed method can be applied to the maturity assessment of apples and tomatoes, as well as to the non-destructive testing of apples.
Keyword ：
feature matching network feature matching network fruit recognition and evaluation fruit recognition and evaluation improved YOLOv8 detection model improved YOLOv8 detection model multi-model collaboration multi-model collaboration swin transformer classification model swin transformer classification model
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| GB/T 7714 | Huang, Mingzheng , Chen, Dejin , Feng, Dewang . The Fruit Recognition and Evaluation Method Based on Multi-Model Collaboration [J]. | APPLIED SCIENCES-BASEL , 2025 , 15 (2) . |
| MLA | Huang, Mingzheng 等. "The Fruit Recognition and Evaluation Method Based on Multi-Model Collaboration" . | APPLIED SCIENCES-BASEL 15 . 2 (2025) . |
| APA | Huang, Mingzheng , Chen, Dejin , Feng, Dewang . The Fruit Recognition and Evaluation Method Based on Multi-Model Collaboration . | APPLIED SCIENCES-BASEL , 2025 , 15 (2) . |
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Abstract ：
在长期运行过程中，由于海上风电变压器油老化时易产生水分等杂质，引起变压器绝缘失效故障，从而造成经济损失和安全事故，亟需有效的变压器油滤油和判断方法，以改善变压器油性能与评估变压器油老化状态。本文通过对滤油薄膜进行超疏水改性，探究了滤油次数、薄膜种类和超疏水改性等对变压器油过滤前后性能的影响；通过支持向量机算法，构建了变压器油健康分类模型；提出了一种基于机器学习的超疏水薄膜滤油效果判断方法，对超疏水薄膜滤油效果进行评估。结果表明：经超疏水处理后薄膜的滤油性能得到大幅提升，经3次改性有机膜过滤后，变压器油的综合性能显著提升，符合变压器油的适用标准。对比多个算法发现，利用支持向量机算法构建的模型对变压器油健康分类的精确度最高，达到84.8%。
Keyword ：
健康评估 健康评估 变压器油 变压器油 支持向量机 支持向量机 电气性能 电气性能 超疏水 超疏水
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| GB/T 7714 | 张增辉 , 冯德旺 , 张云霄 et al. 基于机器学习的变压器超疏水薄膜滤油效果识别 [J]. | 绝缘材料 , 2023 , 56 (12) : 98-103 . |
| MLA | 张增辉 et al. "基于机器学习的变压器超疏水薄膜滤油效果识别" . | 绝缘材料 56 . 12 (2023) : 98-103 . |
| APA | 张增辉 , 冯德旺 , 张云霄 , 张天峰 , 池正南 , 林滔 . 基于机器学习的变压器超疏水薄膜滤油效果识别 . | 绝缘材料 , 2023 , 56 (12) , 98-103 . |
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Abstract ：
本发明公开了延长锂亚电池使用寿命的方法、系统、设备及存储介质，本方案锂亚电池与超级电容的硬件组合可以在锂亚电池装载于设备终端时，结合本方案相应的锂亚电池使用状况监测方法以延长锂亚电池的使用寿命；本方案的锂亚电池使用状况监测方法为一种退避算法，其可以通过对电池的状态进行监测，以实现有效反馈，来延长锂亚电池的使用寿命；通过本方案的方法，可以较为准确地提醒维护人员进行低电量电池的更换，以避免终端设备在锂亚电池无法正常工作时，导致终端设备无法得以及时维护的问题。
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| GB/T 7714 | 陈淑武 , 唐仕斌 , 钟超 et al. 延长锂亚电池使用寿命的方法、系统、设备及存储介质 : CN202310559180.6[P]. | 2023-05-17 . |
| MLA | 陈淑武 et al. "延长锂亚电池使用寿命的方法、系统、设备及存储介质" : CN202310559180.6. | 2023-05-17 . |
| APA | 陈淑武 , 唐仕斌 , 钟超 , 舒兆港 , 冯德旺 . 延长锂亚电池使用寿命的方法、系统、设备及存储介质 : CN202310559180.6. | 2023-05-17 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种提高超声波有效回波信号处理电路，该电路主要分为三部分，第一部分主要是信号的滤波、隔直放大(由三极管、RC回路以及高精度高速低噪声运算放大器AD8606构成)，第二部分主要用于信号解调(主要由高速电压输出型对数放大器AD8310构成)，第三部分再将解调后的信号进行隔直放大(由RC滤波电路、数字电位计MCP4011和高精度高速低噪声运算放大器AD8606构成)，该电路能够滤除掉一些不规则的回波信号以其他的一些杂波信号，同时有效的提取频率范围为10K－100K的超声波回波信号，提高测量的准确度与可靠度，适宜进一步推广应用。
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| GB/T 7714 | 陈淑武 , 冯德旺 , 舒兆港 et al. 一种提高超声波有效回波信号处理电路 : CN202310558825.4[P]. | 2023-05-17 . |
| MLA | 陈淑武 et al. "一种提高超声波有效回波信号处理电路" : CN202310558825.4. | 2023-05-17 . |
| APA | 陈淑武 , 冯德旺 , 舒兆港 , 程丽 , 林大辉 . 一种提高超声波有效回波信号处理电路 : CN202310558825.4. | 2023-05-17 . |
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Abstract ：
为实现小样本上果园病害快速准确识别，本文搭建了一个基于迁移学习的果园病害识别模型。该模型以ResNet-50作为基础模型，设置两种迁移学习训练策略：冻结模型的卷积层，只训练全连接层，对所有层进行微调。实验结果表明，该模型可以达到94.64%的病害识别准确率，与全新学习相比，显著提高了模型的收敛速度和识别能力。
Keyword ：
深度学习 深度学习 病害识别 病害识别 迁移学习 迁移学习
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| GB/T 7714 | 伍子林 , 冯德旺 , 刘衡伟 . 迁移学习在果园病害识别中的应用 [J]. | 福建电脑 , 2023 , 39 (08) : 50-52 . |
| MLA | 伍子林 et al. "迁移学习在果园病害识别中的应用" . | 福建电脑 39 . 08 (2023) : 50-52 . |
| APA | 伍子林 , 冯德旺 , 刘衡伟 . 迁移学习在果园病害识别中的应用 . | 福建电脑 , 2023 , 39 (08) , 50-52 . |
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Abstract ：
The impact of garbage on human health, the environment and economic development is self-evident. Today, the rapid development and wide application of deep learning technology in the field of vision has enabled the idea of automatic classification of garbage through AI. Most of the previous garbage image classification work is achieved by CNN-based methods. However, due to the limitation of receptive fields, these methods cannot fully use contextual information to capture features. This is not conducive to distinguishing garbage images with similar features, such as cups with different materials of the same shape and color. To solve this problem, we used vision transformer (ViT) as a backbone network combined with fine-grained classification to classify garbage images. In our work, we propose a novel pure transformer-based framework Dual-branch Feature Fusion Vision Transformer (DBFF). We designed a dual-branched network structure (DBN) to solve the loss of key feature information when the input image is divided into patches and propose the hierarchical feature extraction module (HFE), which is used to extract important features in each layer to compensate for the output bottom and middle level feature information. We tested on three junk datasets to verify the effectiveness of DBFF. The experimental results show that the performance improved compared to ViT and better than most current convolutional neural networks. © 2023 IEEE.
Keyword ：
Convolutional neural networks Convolutional neural networks Deep learning Deep learning Economic and social effects Economic and social effects Image classification Image classification Image fusion Image fusion
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| GB/T 7714 | Zhang, Jianwei , Feng, Dewang , Wu, Zilin et al. Dual-branch Feature Fusion Vision Transformer for Garbage Image Classification [J]. | 2023 8th International Conference on Computer and Communication Systems, ICCCS 2023 , 2023 : 950-955 . |
| MLA | Zhang, Jianwei et al. "Dual-branch Feature Fusion Vision Transformer for Garbage Image Classification" . | 2023 8th International Conference on Computer and Communication Systems, ICCCS 2023 (2023) : 950-955 . |
| APA | Zhang, Jianwei , Feng, Dewang , Wu, Zilin , Liu, Hengwei . Dual-branch Feature Fusion Vision Transformer for Garbage Image Classification . | 2023 8th International Conference on Computer and Communication Systems, ICCCS 2023 , 2023 , 950-955 . |
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Abstract ：
在如今信息时代的背景下,用电设备种类越来越丰富。对各用电设备的识别成为智慧家居的重要部分,是对用电设备进行控制的前提。因此,本文基于SVM算法实现了在大功率用电设备负荷的背景下,对于小功率用电设备的识别。经测试,表明SVM算法在用电负荷数据识别方面抗干扰能力较好,具备良好的性能。在对SVM算法进行一定的调参后,此类分类准确率能达到95%以上。
Keyword ：
分类 分类 支持向量机 支持向量机 用电负荷数据 用电负荷数据
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| GB/T 7714 | 林思沣 , 冯德旺 , 廖荣森 et al. SVM在大功率负荷下对小功率负荷识别研究 [J]. | 福建电脑 , 2021 , 37 (03) : 69-70 . |
| MLA | 林思沣 et al. "SVM在大功率负荷下对小功率负荷识别研究" . | 福建电脑 37 . 03 (2021) : 69-70 . |
| APA | 林思沣 , 冯德旺 , 廖荣森 , 陈家福 . SVM在大功率负荷下对小功率负荷识别研究 . | 福建电脑 , 2021 , 37 (03) , 69-70 . |
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Abstract ：
本发明涉及一种基于深度神经网络的数字视频删帧篡改检测方法。该方法实现过程：将待检测视频剪辑成为若干个视频片段；利用多尺度差分卷积网络MsDCNN从视频片段中提取相邻帧的像素级差分特征和全局差分特征，将二者融合形成多尺度差分特征；将多尺度差分特征输入使用单向注意力机制的LSTM网络，经过全连接层得到视频片段的网络输出分数，判断视频片段中间点是否存在删帧；利用基于视频局部时空特征的后处理方法减少误检。
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| GB/T 7714 | 冯春晖 , 武天乐 , 柳晓龙 et al. 基于深度神经网络的数字视频删帧篡改检测方法 : CN202011461638.7[P]. | 2020-12-09 . |
| MLA | 冯春晖 et al. "基于深度神经网络的数字视频删帧篡改检测方法" : CN202011461638.7. | 2020-12-09 . |
| APA | 冯春晖 , 武天乐 , 柳晓龙 , 冯德旺 . 基于深度神经网络的数字视频删帧篡改检测方法 : CN202011461638.7. | 2020-12-09 . |
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