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公开(公告)号：CN113658134B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110939965.7
申请日：2021-08-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/33 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多模态对齐校准的RGB‑D图像显著目标检测方法，包括以下步骤：从RGB‑D图像中提取RGB特征和Depth特征；对RGB特征和Depth特征进行对齐校准，产生RGB修正特征和Depth修正特征；从Depth特征中提取边特征，产生边图；联合解码RGB修正特征、Depth修正特征、边特征产生显著图；利用显著图真值、边图真值监督所述边图、显著图，通过训练集的训练，形成RGB‑D图像显著目标检测模型；利用所述RGB‑D图像显著目标检测模型检测任意一张RGB‑D图像，输出显著图为检测结果。所述方法通过对颜色特征和深度特征进行对齐校准减少两种模态之间的差异，实现有效融合，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN113536145B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110758970.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种基于空间感知的transformer协同过滤方法，包括嵌入层、隐藏层和预测层，具体步骤如下：S1、嵌入层对输入的四个稀疏特征向量进行独热码编码，生成固定大小的嵌入向量；S2、隐藏层中多层感知机(Multi‑layer Percetron，MLP)和transformer网络层两个子模块对送入的嵌入向量进行处理；S3、将隐藏层的两个子模块输出的值联合起来通过预测层后，得到最终的预测值。本发明将多层感知机和transformer应用到空间感知的服务质量预测中去，在基于多层感知机学习用户交互数据的同时，又利用transformer来捕捉用户位置和服务位置之间的隐式关系，从而解决传统协同过滤方法中存在的数据稀疏和冷启动等问题。
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公开(公告)号：CN113822855A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110933152.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种RGB‑T图像显著目标检测方法，包括以下步骤：从RGB‑T图像中提取RGB特征和Thermal特征，产生对应初始显著图，利用初始显著图增强所述RGB特征和Thermal特征后，实施独立解码，产生RGB和Thermal独立解码特征、独立解码显著图；融合所述RGB和Thermal独立解码特征，形成RGB‑T融合特征后，实施联合解码，产生联合解码显著图；利用显著图真值监督独立解码显著图、联合解码显著图，通过训练数据集的训练，形成RGB‑T图像显著目标检测模型，所述模型检测任意一张RGB‑T图像，输出联合解码显著图。所述方法通过独立解码兼顾RGB颜色图像和Thermal热红外图像各自的独特性，通过联合编码减少RGB颜色图像和Thermal热红外图像二者之间的差异，提高检测性能。
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公开(公告)号：CN113536145A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110758970.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/08
Abstract: 一种基于空间感知的transformer协同过滤方法，包括嵌入层、隐藏层和预测层，具体步骤如下：S1、嵌入层对输入的四个稀疏特征向量进行独热码编码，生成固定大小的嵌入向量；S2、隐藏层中多层感知机(Multi‑layer Percetron，MLP)和transformer网络层两个子模块对送入的嵌入向量进行处理；S3、将隐藏层的两个子模块输出的值联合起来通过预测层后，得到最终的预测值。本发明将多层感知机和transformer应用到空间感知的服务质量预测中去，在基于多层感知机学习用户交互数据的同时，又利用transformer来捕捉用户位置和服务位置之间的隐式关系，从而解决传统协同过滤方法中存在的数据稀疏和冷启动等问题。
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公开(公告)号：CN113345590A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110730536.9
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 一种基于异质图的用户心理健康监测方法及系统，属于数据处理与分析技术领域，解决如何通过用户的社交网络文本信息和穿戴设备生理信息，采用异质图建立用户的人格画像，对用户的心理健康状态进行检测预警的问题；通过文本信息构建异质图，通过分析文本表达的情感以及从文本中提取出的用户行为来对用户进行人格分析，从而建立用户人格画像，结合人格画像对用户实时发布的文本内容进行分析，若异于常态，再结合用户穿戴设备提供的生理信息进行验证，对用户的心理健康状态进行预警，从而提高用户心理健康干预的准确率，强化用户心理健康监测的正向作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107358447B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201710530476.X
申请日：2017-06-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种以服务质量为中心的个性化服务推荐方法和系统，所述方法包括：根据服务的质量维度P建立P维空间坐标系A，根据所有服务建立候选服务集合S；获取参考服务sr；以S中的每一个服务到参考服务sr的各维位移值作为映射函数进行函数映射，得到新的候选服务集合S’，并将A转换为新坐标系A’；对S’进行Skyline计算，得到S’的Skyline集合S’DL，则S的Dynamic Skyline集合SDSL＝S’DL；向用户推送集合SDSL；如此，根据参考服务发现那些不被其它任何服务支配过的服务，为鉴别出合适的候选服务及其可能的组合，使得系统工程师不必列举所有的候选服务。
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公开(公告)号：CN106997478B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710241323.3
申请日：2017-04-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著中心先验的RGB‑D图像显著目标检测方法，包括基于深度图的显著中心先验和基于RGB图的显著中心先验，基于深度图的显著中心先验：计算RGB图中其他超像素与深度图显著目标中心超像素的深度特征欧式距离，以此作为显著权重加强RGB图的显著检测结果，从而使得深度特征有效指导RGB图显著检测，提升RGB图显著检测结果；基于RGB图的显著中心先验：计算深度图中其他超像素与RGB图显著目标中心超像素的CIELab颜色特征欧式距离，以此作为显著权重加强深度图的显著检测结果，从而使得RGB特征有效指导深度图显著检测，提升深度图显著检测结果。
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公开(公告)号：CN108520205A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810234650.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Citation-KNN的人体动作识别方法，包括：获取测试样本；通过帧差法提取测试样本动作序列中的关键帧；对Hausdorff距离进行优化，并根据优化的Hausdorff距离计算被提取关键帧的测试样本在训练集中的c个近邻样本和r个索引样本；基于近邻样本和索引样本构建分函数，并根据评分函数计算测试样本中每个动作类别的分数，得到测试样本中分数最高的动作类别作为测试样本的目标测试动作类别，输出目标测试动作类别。
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公开(公告)号：CN107797648A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711099509.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F3/00 , G06F3/01 , G06F3/0487
Abstract: 本发明公开了一种虚拟触摸系统和图像识别定位方法、计算机可读存储介质，该虚拟触摸系统包括：图像获取装置，包括两个摄像点，用于在显示屏/幕前构建虚拟触摸屏；微控制器，用于控制所述两个摄像点同时采集图像，并且执行图像识别定位程序模块对所采集的图像进行处理，获得触摸点的位置坐标；以及USB-HID描述程序模块，在所述微控制器上执行，用于对所述触摸位置坐标进行HID报告描述符的封装，并且发送给与所述显示屏/幕关联的计算机。本发明利用微控制器将触摸功能进行封装，独立于计算机系统，可以实现任意尺寸显示设备的触摸功能，即时架设，即时使用，不需要对显示设备进行改装，而且初始化设置边界，通用性强。
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公开(公告)号：CN107358447A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710530476.X
申请日：2017-06-29
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06Q30/016 , G06Q30/0631 , H04L67/26
Abstract: 本发明公开了一种以服务质量为中心的个性化服务推荐方法和系统，所述方法包括：根据服务的质量维度P建立P维空间坐标系A，根据所有服务建立候选服务集合S；获取参考服务sr；以S中的每一个服务到参考服务sr的各维位移值作为映射函数进行函数映射，得到新的候选服务集合S’，并将A转换为新坐标系A’；对S’进行Skyline计算，得到S’的Skyline集合S’DL，则S的Dynamic Skyline集合SDSL＝S’DL；向用户推送集合SDSL；如此，根据参考服务发现那些不被其它任何服务支配过的服务，为鉴别出合适的候选服务及其可能的组合，使得系统工程师不必列举所有的候选服务。
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