公开(公告)号：CN116416427A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202211626266.8

申请日：2022-12-15

Applicant: 安徽大学 ,  杭州创恒电子技术开发有限公司

Inventor： 樊旭晨 ,  王年 ,  宫臣 ,  皮栋辉 ,  张艳 ,  鲍文霞 ,  唐俊 ,  朱明 ,  周旭东

IPC: G06V10/26 ,  A61B5/1174 ,  G06V10/24

Abstract: 本发明涉及足迹提取领域，尤其涉及现场足迹智能提取方法，包括以下步骤：利用YoloV5模型对包围在足迹区域外侧的直角足迹标尺进行三点标记构成等效直角三角形，根据所述等效直角三角形的直角位置的角度变化提供拍摄角度的修正提示，并以修正后的拍摄角度拍摄足迹区域图像，将足迹区域图像导入深度网络中分离足迹区域图像的前景以获取足迹分割图。本发明利用三点标记的方法形成等效直角三角形，以三角形的直角部分作为畸变检测，当拍摄时的拍摄图像中的直角位置的实际角度不等于90°时，进行角度修正提示，直至操作人员的拍摄角度能够达到垂直水平，保证拍摄照片的准确性。

公开(公告)号：CN115687679A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211428910.0

申请日：2022-11-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱明 ,  田中干 ,  王年 ,  唐俊 ,  鲍文霞 ,  张艳 ,  傅枭鑫 ,  骆刚

IPC: G06F16/583 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征密集连接注意力增强网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的采集和预处理；2、建立基于多特征密集连接注意力增强网络的足迹图像检索模型，包括：初始特征提取模块、多特征密集连接网络模块、多尺度特征融合模块、注意力增强模块、特征输出模块；3、对足迹图像检索模型进行训练。本发明能更深入的挖掘足迹图像信息的细节特征，从而能提高足迹图像的检索准确率和速度。

公开(公告)号：CN115661480A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211387134.4

申请日：2022-11-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 唐俊 ,  左金梅 ,  王科 ,  张艳

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及图像异常检测技术领域，解决了针对异常检测任务异常先验较少以及现有方法提取的特征质量不高的技术问题，尤其涉及一种基于多层次特征融合网络的图像异常检测方法，包括以下步骤：S1、获取待检测的图像数据；S2、将待检测的图像数据输入至多层次特征融合网络模型中生成单一图像所对应的异常分数图；S3、采用双线性插值方法将异常分数图上采样为原图大小，得到用于图像异常定位的像素级异常分数。本发明利用伪异常生成算法，将异常检测任务转化为监督学习任务，并构建多层次特征融合网络模型获得多层次语义信息，提高了异常检测的准确率。

公开(公告)号：CN115546793A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211550233.X

申请日：2022-12-05

Applicant: 安徽大学 ,  安徽博微广成信息科技有限公司

Inventor： 苏晋成 ,  郑向宏 ,  唐俊 ,  王国庆 ,  葛新科 ,  黄彬

IPC: G06V30/146 ,  G06V10/82 ,  G06V30/148 ,  G06V30/19

Abstract: 本发明公开了一种水尺刻度自动读数方法、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别水尺图像；将所述待识别水尺图像输入预先训练好的字符检测器得到字符检测框，并将所述待识别水尺图像输入预先训练好的场景分割器得到场景分割图像；根据所述字符检测框和所述场景分割图像得到水尺最下方数字、所述最下方数字的周围字母E与水面的关系，根据所述最下方数字和所述关系得到水尺读数。该方法可提高水尺刻度读数的准确性，同时保证读数效率。

公开(公告)号：CN112306642B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202011329163.6

申请日：2020-11-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  潘磊 ,  唐俊

IPC: G06F9/455

Abstract: 本发明提供了一种基于稳定匹配博弈理论的工作流调度方法，包括以下步骤：步骤A：输入工作流的DAG图，虚拟机池V＝{VM0,VM1,…,VMm‑1}，以及CCR数值；步骤B：计算每个任务的rank值，选择每一层中具有最大rank值的任务加入关键路径任务集合CP；步骤C：基于稳定匹配博弈理论将任务分配到虚拟机上，得到调度方案；步骤D：优化调度方案，遍历所有任务，将使当前任务开始时间提前的前驱节点复制到当前任务所在的虚拟机上。本发明的优点在于：基于关键路径和任务复制的两种局部优化策略有效地减少了工作流的最大完工时间，综合考虑了任务的公平性问题，能够提高客户满意度。

公开(公告)号：CN110942251B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN201911179848.4

申请日：2019-11-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  高博 ,  唐俊 ,  李学俊

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于联合蚁群算法的批调度方法，包括以下步骤：初始化Tmax、AntNum、n，I，S，信息素矩阵、ρ、库存概率和运输概率，令t＝1，Ant＝0；令Ant＝Ant+1，蚂蚁Ant对工件进行分配输出调度方案；通过局部优化策略优化调度方案，计算优化后的调度方案的目标值，更新库存概率和运输概率；重复此过程直到所有蚂蚁用尽结束本次迭代，获取全局最优调度方案，更新信息素，如果t＜Tmax，则令t＝t+1，Ant＝0，返回分配工件，直到迭代结束，输出全局最优调度方案。本发明提供的一种基于联合蚁群算法的批调度方法的优点在于：综合考虑的生产过程中的库存和运输问题，通过合理的反馈机制，适合解决大规模批调度问题，实现成本优化，能够为生产过程提供有效的指导建议。

公开(公告)号：CN111160711B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN201911241150.0

申请日：2019-12-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  罗洪 ,  唐俊

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/00 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供了一种基于蚁群算法的平行机批调度方法，包括步骤A：初始化Tmax、AntNum、工件集合J＝{J1,J2,···,Jn}、机器集合M＝{M1,M2,···,Mm}；当前迭代周期t＝1，蚂蚁序号Ant＝1，期望步骤B：当前蚂蚁Ant基于机器的完工时间将所有工件分配到机器中，得到一个调度方案；步骤C：通过局部优化调整步骤B得到的调度方案；步骤D：如果Ant＜AntNum，令Ant＝Ant+1，返回步骤B；步骤E：确定局部最优解和全局最优解，利用全局最优解更新期望步骤F：如果t＜Tmax，则t＝t+1，返回步骤B，否则输出全局最优解。本发明提供的基于蚁群算法的平行机批调度方法的优点在于：通过为蚁群算法配置全局期望值更新和局部期望值更新的步骤，有效的解决了对以最小化总加权完工时间为目标的权重、加工时间和尺寸均不同的工件序列的平行机批调度问题。

公开(公告)号：CN112434654B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202011430914.3

申请日：2020-12-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张艳 ,  相旭 ,  唐俊 ,  王年 ,  屈磊

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于对称卷积神经网络的跨模态行人重识别方法，其步骤包括：1获取可见光和红外光两种不同模态下的行人照片，构建跨模态行人重识别数据集，构建检索库；2利用神经网络建立对称卷积神经网络跨模态行人重识别方法模型；3利用数据集训练基于对称卷积神经网络跨模态行人重识别方法模型；4利用建立好的模型实现预测，以达到跨模态行人重识别的目的。本发明能极大地缓解现有行人重识别方法在跨模态下检测不精确的问题，在模态差异较大的情况下仍然有较高的检测精度。

公开(公告)号：CN114298439A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202210005353.5

申请日：2022-01-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  刘桂森 ,  唐俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于质量感知的多目标云制造服务组合优化方法，其步骤包括：1构建云制造服务组合优化模型；2设定算法参数；3采用镜像策略生成初始种群；4选择父代个体；5使用交叉、变异操作产生子代个体；6更新归档种群；7概率更新；8判断是否满足终止条件，满足则结束，否则转到步骤4。本发明从时间、成本、可靠性、可用性和信誉度五个维度同时优化，能为汽车厂商选择最佳的零部件供应商，从而能为汽车厂商节省时间、成本，增加产品的可靠性和可用性，也能为产品提供较好的口碑，提高用户的满意度。

公开(公告)号：CN114091768A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111414339.2

申请日：2021-11-25

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  金村界 ,  唐俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于STL和带有注意力机制的LSTM的旅游需求预测方法，包括：从旅游客流量数据中获取初始的时间序列；使用STL分解模型对初始时间序列进行分解，得到3个分解序列；将3个分解序列分别输入到一个共享的注意力层，获得每个序列中不同特征的权重，然后将带有权重的特征作为LSTM的输入；对3个分解序列使用相同参数的LSTM模型进行训练，并分别对它们的测试集进行预测；3个预测结果进入全连接单元；将这3个预测结果相加得到游客达到量的最终预测结果并输出。本发明的优点在于：首先利用STL解决了旅游需求预测过程中由于数据量有限引起的高度复杂的模型中过拟合问题，并形成了一个相对简单的预测过程；其次，运用Attention‑LSTM有效地选择了特征变量和适当的时间步长。