公开(公告)号：CN118172688A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410334921.5

申请日：2024-03-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱奇磊 ,  梁栋 ,  唐俊 ,  王科

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于DeeplabV3+和Unet网络架构的无人机小麦倒伏影像分割方法，包括：利用无人机获取田间小麦种植区域的可见光遥感RGB影像进行预处理；基于DeeplabV3+与UNet结构网络构建小麦倒伏分割模型；将预处理后的无人机遥感RGB影像作为训练样本输入到小麦倒伏分割模型进行训练；获取待分割小麦倒伏区域影像，并进行预处理；将预处理后的待分割小麦倒伏区域影像输入小麦倒伏分割网络模型中，得到小麦作物倒伏区域图片的分割结果。本发明提高语义分割效果，有利于小麦倒伏分割提取任务；将主干特征提取网络各阶段输出结果与编码输出特征进行特征信息融合重建，逐步完善分割模型在不同尺度重建过程中的细节融合，从而提高小麦倒伏区域的分割精度。

公开(公告)号：CN116912746A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310941277.3

申请日：2023-07-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 唐俊 ,  张印 ,  王科 ,  朱明

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778

Abstract: 本发明公开了一种基于特征差异学习的弱监督的视频异常检测方法，包括：1)将视频数据划分成不重叠的片段，并通过预训练的视频特征提取器获取原始视频片段特征；2)将原始特征通过细粒度时间特征融合网络获得局部增强特征；3)将原始特征和局部增强特征通过多头交叉注意力网络获得全局增强特征，并融合局部增强特征和全局增强特征得到增强特征；4)将增强特征通过片段分类器得到异常得分，并计算用于关键片段选取的特征差异度，通过设计损失函数优化网络实现视频的异常检测。本发明只利用视频级标签，通过构建时间关系提取网络获得局部和全局的时间依赖性，并利用片段之间的差异性提高异常事件的区分度，有效提升了视频异常检测的准确率。

公开(公告)号：CN111612727B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202010395588.0

申请日：2020-05-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 高梓健 ,  王年 ,  张艳 ,  唐俊 ,  朱明 ,  鲍文霞

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种光学足迹图像映射压力足迹图像的方法，包括以下步骤：S1:光学足迹图像的采集；S2:压力足迹图像的采集；S3:对S2中采集到的压力足迹图像进行滤波去噪；S4:将S1中的光学足迹图像和S3中的去噪后的压力足迹图像合并成一个图像，作为训练图像；S5:将多个训练图像导入到计算机内，利用Pix2Pix算法，由其生成器和判别器的不断博弈，得到最优模型；S6:采集单张光学足迹图像，导入到S5中得到的最优模型内，映射出压力足迹图像。该种光学足迹图像映射压力足迹图像的方法，可实现将光学足迹图像映射成压力足迹图像，从而为公安和科研工作人员提供可靠的目标个体的压力足迹图像，用于分析其形态特征。

公开(公告)号：CN110909858B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN201911178914.6

申请日：2019-11-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  朱梦阑 ,  唐俊

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供了一种基于双信息素蚁群算法的批调度方法，包括S1：初始化n、M、Si、AntNum、Tmax、ρ，Ant＝1，t＝1；S2：令S3：蚂蚁Ant将工件分配到机器中，得到分批方案；S4：优化分批方案，计算解；S5：如果Ant＜AntNum，令Ant＝Ant+1，返回S3，否则获取当前的全局最优解，令Ant＝1，更新期望和S6：当t＜Tmax时，如果t％TS＝0，令t＝t+1，返回S2，否则令t＝t+1，返回S3，当t≥Tmax时输出全局最优解及对应的分批方案。本发明提供的一种基于双信息素蚁群算法的批调度方法的优点在于：引入双信息素，同时考虑工件一起加工和顺序加工的期望，提高了对分批方案的优化效果，通过周期性初始化期望值，能够增加产生新解的可能性，防止陷入局部最优，为工业生产提供了有效的指导意见。

公开(公告)号：CN116151497A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211240191.X

申请日：2022-10-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  杨影 ,  刘闯 ,  唐俊

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0835

Abstract: 本发明提供一种带有取送货的多隔间车辆路径规划方法，方法包括：根据订单信息获取客户订单的订单三维参数、订单取货点以及订单送货点；获取车辆的隔间尺寸规格数据，据以将分类处理各客户订单；根据订单信息，根据订单取货点进行取货操作，根据订单三维参数将客户订单对应的物品放入车辆相应隔间，根据订单送货点进行送货操作；获取具有取送货的多隔间车辆路径参数，据以设定多隔间车辆约束条件，据以构建具有取送货的多隔间车辆路径模型；根据具有取送货的多隔间车辆路径模型，基于预置混合算法，求解具有取送货的多隔间车辆路径模型。本发明解决了适用性差、调度使用成本高以及运输车辆利用率较低导致路径规划效率较低的技术问题。

公开(公告)号：CN110909787B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN201911133581.5

申请日：2019-11-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  钱思源 ,  唐俊

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/126 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供了基于聚类的进化算法进行多目标批调度优化的方法，S1：初始化种群规模N、最大迭代次数MaxIteration和重组配对概率S，以及种群P、帕累托解集A，迭代次数t＝1；S2：利用解码规则和局部优化计算种群目标值；S3：对目标值进行聚类；S4：基于聚类结果对种群P执行交叉变异生成子代种群Q，计算子代种群Q的目标值；S5：更新集合A，执行选择操作更新种群P，基于更新后的种群P更新重组配对概率S；S6：如果t＜MaxIteration，t＝t+1，跳转至S2，否则输出集合A。本发明还提供了用于多目标批调度的系统，本发明提供的基于聚类的进化算法进行多目标批调度优化的方法和系统的优点在于：为生产过程中的批调度问题提供了可靠的解决方案。

公开(公告)号：CN111680613B

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202010494415.4

申请日：2020-06-03

Applicant: 安徽大学

Inventor： 唐俊 ,  张建军 ,  王年 ,  朱明 ,  鲍文霞 ,  张艳

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种实时检测手扶电梯乘客摔倒行为的方法，该方法包括下述步骤，步骤一，采集乘客搭乘手扶电梯视频图像，并且处理视频图像，将视频中乘客摔倒和正常行为分别裁剪作为训练样本，得到训练集和测试集；包括本发明利用视频图像中多帧结合的方法，能够有效的得到时间方向信息。相比使用卷积神经网络提取时间方向的信息，具有简单高效的特点；本发明利用提取乘客的骨骼关键点信息作为基础样本，根据动态行为是连续性的特点，当出现人体部分被遮挡时，此时会出现部分骨骼关键点丢失，可根据前面提取相对应的骨骼关键点结合Neck的相对位置进行填充，减少因为骨骼关键点缺失导致误判和漏判的情况。

公开(公告)号：CN111639719B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010511912.0

申请日：2020-06-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 唐俊 ,  鹿新 ,  王年 ,  朱明 ,  樊旭晨 ,  吴洛天 ,  李双双

IPC: G06F16/583 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/62 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开一种基于时空运动和特征融合的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、成趟足迹图像数据集的准备；2、建立成趟足迹图像预处理模块；3、建立多尺度成趟足迹图像、整体归一化的预处理层；4、权重初始化、5、建立空间特征提取模块；6、建立时序特征提取模块；7、网络的训练、测试及优化。本发明通过提取成趟足迹图像的空间特征信息和时间序列特征信息，并结合特定的特征融合模块，能获取更丰富的成趟足迹图像的时空信息，并聚类出不同人员之间的差别性特征信息，从而大大提高成趟足迹图像检索的精确值。

公开(公告)号：CN111337126B

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202010155748.4

申请日：2020-03-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 鲍文霞 ,  阮于华 ,  尹正茂 ,  王年 ,  唐俊

IPC: G01J1/42

Abstract: 本发明公开了一种光源模式测量仪，所述光源模式测量仪包括光源适配器(601)、扩束凹透镜(5)、内镜筒(603)、环形模式选择镜(21)、导轨(605)、光电探测器PD(3)、透射平板玻璃(607)、全反射镜(4)、外镜筒(609)、电池仓及电路组件(610)、角度标尺(611)。环形模式选择镜、光电探测器(PD)(3)会向同一方向移动，在移动的过程中，多模光源发射出的多种模式的光，不同模式对应的出射角度不同，最终会被依次反射到光电探测器(PD)(3)。即多模光源所有传播模式下的功率均会被光电探测器(PD)(3)依次采集并记录下来，通过与外镜筒上的角度标尺所示的出射角度对应，即可测量出该光源所有的光传播模式。本发明结构简单、测量准确、成本低廉。

公开(公告)号：CN115577793A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202210507030.6

申请日：2022-05-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 胡潘天 ,  段章领 ,  贾兆红 ,  唐俊 ,  刘永峰 ,  宋俊才 ,  周行云 ,  王坤 ,  刘弨 ,  路然

IPC: G06N20/00 ,  G06N5/02 ,  G06V10/764 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明涉及计算机视觉中的模型压缩与加速技术领域，解决了基于关系的蒸馏无法改善关系表征、输入图片批次数量小，以及很好结合相互优势、弥补和增强特征表征和关系表征的表达能力的技术问题，尤其涉及一种面向网络结构的映射式蒸馏方法，该映射式蒸馏方法包括以下过程：根据预训练的目标检测模型构成教师模型和学生模型；分别提取教师模型和学生模型各层模块的特征图。本发明在分类和检测任务中都具有优异的性能，且很好结合关系信息和注意力信息相互的优势，弥补和增强了特征表征和关系表征的表达能力，还提供了两种可选的模块映射方法，可以接受更大的图像输入和更多的批次数量，提高该方法的适用性。