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公开(公告)号：CN111680614A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010495091.6
申请日：2020-06-03
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控中的异常行为检测方法，包括通过YOLOv3目标检测算法即快速又精确的检测出视频帧图像中的前景目标对象，可以去除背景噪声的影响，并且可以满足异常检测实时性的要求；将视频帧图像中的目标对象提取特征后，先对特征进行聚类，再输入到SVM分类器中，取得分最高的作为该目标对象的异常得分，最后取该视频帧图像中所有目标对象的异常得分中的最高值作为该帧图像的异常得分，利用SVM分类器可以快速准确的分类，并且满足实时性要求。本发明采用深度学习和机器学习的方法，能够有效地检测出异常事件的发生，并且可以达到实时检测的要求，提高了对异常事件检测的准确率。
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公开(公告)号：CN110166745A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910358100.4
申请日：2019-04-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种一种健身房智能引导监测系统，包括通过ZigBee无线通信网络连接的流媒体客户端模块、属性设置模块、人数识别模块、数据库管理模块；流媒体客户端模块采用流媒体技术，利用摄像头对健身房各个主要分区进行视频图像采集，然后传输到主机，该系统允许授权用户通过网络远程查看健身房情况并利于日后应用扩展。人数识别模块利用摄像头采集的数据，在光流场算法的基础上，综合单高斯背景建模、连通域分析等算法，对采集到的视频图像进行分析处理，统计出实时客流人数，并把结果反映在现场显示屏上。从而智能化的对健身房内浴室使用情况进行监测。
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公开(公告)号：CN119672350A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510199362.6
申请日：2025-02-24
Applicant: 安徽大学 , 安徽唯贤企业管理咨询有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的目标物体图像区域分割方法及装置，该方法包括：获取采集的松树森林航拍图像；基于采集图像经过切割获取混合至少两种区域的处理图像；以处理图像为训练样本，训练第一目标识别模型；基于训练完成的第一特征提取模块和未训练的第二区域检测模块构建初始的第二目标识别模型并以采集图像为训练样本，训练得到第二目标识别模型；基于第二目标识别模型识别的松材线虫病区域的初步位置的图像区域及邻域区域图像进行松材线虫病区域边界分割，获取松材线虫病区域边界。本发明提高对松材线虫病树木区域的识别精确度，减小松材线虫病树木区域误识别或漏识别的现象。
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公开(公告)号：CN113469050B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110746048.7
申请日：2021-07-01
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理、深度学习技术领域，涉及一种基于图像细分类的火焰检测方法，包括以下步骤：步骤1、收集火焰图像，对数据预处理，制作成火焰数据集；步骤2、根据火焰数据集，训练CenterNet检测器，保存最佳的模型；步骤3、准备火焰与非火焰的二分类数据集；步骤4、在MobileNetV2分类模型的倒置残差模块间引入注意力模块BAM，训练二分类模型；步骤5、CenterNet检测出图像的前景目标K，然后将前景目标K裁剪成图像块送入分类模型中，进行细分类，以滤除与火焰相似的误检物体。本发明不仅可以实现远距离的火灾监测，而且检测效果更好。
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公开(公告)号：CN118115903A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410532574.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/40 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及病虫害防治技术领域，本发明公开了基于AI技术松材线虫病智能识别处理系统；包括采集选定区域的历史训练数据集合，基于历史训练数据集合，训练预测出树木状态值的机器学习模型，采集实时的综合虫害数据，预测出实时的树木状态值，识别出可疑树木，采集可疑树木的虫害特征，识别出虫害树木，基于虫害树木的虫害识别指数，生成虫害紧急度级别，制定一级处理指令或二级处理指令；相对于现有技术，能够根据树木的综合外在数据和综合内在数据，对树木进行准确的双重识别处理，避免出现松材线虫病树木误识别或漏识别的现象，确保出现松材线虫病的树木能够得到及时有效的治理，进而有利于林业部门对松材线虫病的识别和治理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117493585A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311843754.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/38 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的数据检索系统，包括：转换模型，对输入语言进行跨语言的转换，将输入语言转换为输出语言，基于输出语言进行大语言模型的数据检索，对输入语言进行扩展检索，生成扩展语言集，根据扩展语言集与输入语言之间的关联度进行计算，获取扩展语言集中输入语言的语义，根据输入语言语义的限定，进行输入语言与输出语言的转换。本发明通过对关键词的扩展来增加对关键词语义的限定，并根据所生成的限定来缩小跨语言的语义，从而增加跨语言进行关键词的检索时，输入语言与输出语言之间的相通性，进而来确保在进行跨语言检索时，反馈结果与预期值的匹配程度。
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公开(公告)号：CN117333784A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311270611.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，包括：获取无人机遥感小麦图像；按比例划分，分别得到训练集、验证集、测试集；进行重叠裁剪；进行光照拉伸处理；进行麦穗的旋转框标注，得到标签，带标签的拉伸后的训练集、验证集和测试集为最终训练集、最终测试集和最终验证集；构建旋转框目标检测网络模型，进行训练；将最终测试集输入至训练完成的旋转框目标检测网络模型，完成无人机遥感图像中赤霉病的检测并实现病情指数估计。本发明可以更加精确的检测出无人机遥感图像中麦穗的边界，减少不必要复杂背景区域，提高赤霉病严重度识别的准确性，从而实现麦穗病情指数的精确估计。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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