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公开(公告)号：CN111782857B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010710865.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于混合注意力密集网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的准备；2、建立足迹图像预处理模块；3、建立初始特征提取模块；4、建立混合注意力密集网络模块；5、建立最终特征输出模块；6、权重初始化；7、网络的训练、测试及优化。本发明能获取更丰富的足迹图像的特征信息，且尽可能地提取不同个人差异的特征信息，从而提高足迹图像检索的精度与速度。
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公开(公告)号：CN116089647A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310065163.7
申请日：2023-02-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多类特征融合的动态足迹检索方法，属于足迹检索领域，解决了如何基于足迹图像挖掘图像与图像之间的内在联系以及足迹更深层次的信息，以此来提高足迹检索结果的问题；步骤一：采集动态足迹数据，构建检索网络的训练集和测试集；步骤二：将获取的训练集数据输入至多类特征融合网络模型进行训练；卷积神经网络提取输入的信息获取分帧特征，经过表观特征融合模块获取全局表观特征，通过分帧特征聚合模块的时间聚合支路构建长距离时间关系，长短距离融合支路将短距离特征代入计算，求得含有长短距离时间信息的时空特征，将表观特征和时空特征融合进行检索任务；步骤三：将测试集输入至训练好的多类特征融合网络模型进行测试。
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公开(公告)号：CN114529737A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210158517.8
申请日：2022-02-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的光学赤足迹图像轮廓提取方法，包括：通过光学足迹采集仪采集原始光学赤足迹图像；制作训练集和测试集；通过残差网络构建生成器；通过PatchGAN马尔可夫判别器构建鉴别器；将生成器和鉴别器组成CycleGAN循环生成对抗网络作为训练网络；将训练集送入训练网络中进行训练；使用训练后的生成器作为轮廓提取测试网络，输入测试集的源域数据，得到光学赤足迹图像轮廓。本发明可以直接在经过简单预处理的原始光学赤足迹图像上进行一套统一流程的操作提取轮廓图像，简化轮廓提取的流程；本发明可以忽略不同原始图像之间的差异，使用相同参数的网络处理同一批次的数据，减少轮廓提取的计算量。
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公开(公告)号：CN114092966A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111344394.9
申请日：2021-11-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信道混洗技术的跨数据集行人重识别方法，与现有技术相比解决了行人重识别网络跨数据集的迁移性及适配性较差的缺陷。本发明包括以下步骤：原始数据集的获取；新训练集的生成；行人重识别网络的构建；行人重识别网络的源域训练；行人重识别网络的目标域训练；行人重识别结果的获得。本发明基于目标域重复聚类和微调的工作流程，对源域预先训练的模型进行改进，通过自包含信息实现数据增广，并利用原始样本和增广样本之间的潜在关系，以无监督的方式有效地增强了目标域的性能，实现行人的高效重识别；还利用样本自我信息的挖掘、混洗及注意力掩膜的机制提高模型在跨数据集上的性能。
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公开(公告)号：CN114049590A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111326571.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的跳台滑雪运动分析方法，包括：获取跳台滑雪运动的视频数据：分别构建运动员和滑雪板检测网络模型、关键节点检测网络模型；分别训练运动员和滑雪板检测网络模型、关键节点检测网络模型；预测运动员和滑雪板图像的关键节点；进行滑雪运动员的运动分析。本发明的数据获取较为简单，通过在跳台滑雪场地正确合理布置多台高速摄影相机并进行标定，捕获视频数据；本发明通过建立一个跳台滑雪数据集，利用深度学习的方法实现运动员和滑雪板关键节点的自动检测，替代传统的人工标注方式，节省人力物力；本发明通过对跳台滑雪运动员和滑雪板的关键点的检测，用来分析运动员的姿态和运动学参数，辅助滑雪运动员的训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113724233A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111025606.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于融合数据生成和迁移学习技术的变电设备外观图像缺陷检测方法，与现有技术相比解决了变电设备外观缺陷检测识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：变电设备外观缺陷图像的获取；变电设备外观缺陷图像的再生成；变电设备外观缺陷检测模型的构建；变电设备外观缺陷检测模型的训练；待检测变电设备图像的获取；待检测变电设备图像缺陷问题的检测。本发明提高了变电设备外观图像缺陷检测的速度和准确率。
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公开(公告)号：CN113376752A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110661491.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G02B6/35
Abstract: 本申请涉及一种锁定型光开关，其包括光路转换组件和开关驱动组件。所述光路转换组件包括第一导光件和第二导光件，所述第一导光件具有相对的第一端面和第二端面，所述第二导光件具有相对的第三端面和第四端面，所述第二端面和所述第三端面彼此相对并邻近设置。所述开关驱动组件包括第一驱动件和第二驱动件，第二驱动件设置在所述第二导光件上，第一驱动件用于驱动所述第二驱动件移动并带动所述第二导光件在初始位置和目标位置之间移动，所述第二导光件在初始位置和目标位置时，所述第一导光件的第二端面和第二导光件的第三端面之间具有大小不同的间隙。通过光路转换组件和开关驱动组件对光路进行切换，具有节省空间的优点。
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公开(公告)号：CN112100429A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011031745.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06T5/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力图像检索方法，包括：1、足迹压力图像数据集采集并进行预处理操作；2、建立由K层多尺度自注意卷积模块构成的特征提取网络；步骤3、建立由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成的残缺性评分模块；步骤4、建立由共同可见特征提取模块、局部特征池化模块和三元组损失函数构成的特征比对模块；步骤5、进行网络的训练、参数优化和测试。本发明采用多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索方法，能够有效的提取足迹压力图像检索的判别性特征，同时针对足迹图像不完整的问题，采用残缺性评分模型，能够降低网络对残缺部分的关注度，有效地抑制残缺图像对于检索过程中产生的影响。
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公开(公告)号：CN111402202A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010112014.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种足底压力图像相似度评价方法，包括以下步骤：足迹校准：对采集到的足底压力数据进行去噪，并统一足迹图像中足迹的倾角，完成校准操作；判断外部相似度：对经过校准的足迹图像进行等效矩形算法，得到像素级别的足长与足宽，并转化为真实的足长与足宽，比较得出外部相似度；判断内部相似度：对每个区域的压力块进行压力增强，分别在每个区域建立极坐标系，将压力块转化为点集形式，基于匹配相似度算法，根据压力的点集信息对内部相似度进行评价。本发明通过上述步骤能够准确判断不同足底压力图像之间的相似度，反馈足底每个区域压力分布的差异性，可用于刑侦判断，有效提高刑侦效率。
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公开(公告)号：CN106325599A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610719436.5
申请日：2016-08-24
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06F3/0412 , G06F3/044 , G06F3/045 , G06F3/1446 , G06F3/147 , G06F2203/04106
Abstract: 本发明提供的一种超大型的触摸显示装置中，首先所述显示区域的尺寸不小于100寸，相比较现有图书馆中的电子阅读器，所述显示区域远远大于现有图书馆中电子阅读器的显示屏，这样可以结合软件操作实现各种内容的显示，并且本发明中，在所述显示区域表面固定触摸感应装置且所述触摸感应装置覆盖所述显示区域，所述触摸感应装置具有多点触控功能，这样就可以在一个显示区域上多人进行阅读，允许多人同时进行操作且单人操作时更符合人体动作幅度。由此可知，本发明提供的超大型的触摸显示装置与现有图书馆中电子阅读器相比较，具有尺寸大，可多人同时进行触摸感应操作的优点，人机交互性强。
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