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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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公开(公告)号：CN118769100B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411281147.2
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司肥东县供电公司 , 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
IPC: B24B27/033 , B24B47/00
Abstract: 本发明公开了一种小电缆管道通管机器人，涉及通管机器人的技术领域，包括行走机构，设置在行走机构上的空心圆座；与空心圆座相对转动连接的转动盘；多个打磨单元，其呈圆周阵列地设置在空心圆座上，每个打磨单元包括滑套、弧形的打磨条、与打磨条固定连接的导向杆，滑套沿空心圆座的周向滑动连接在空心圆座上，滑套沿空心圆座的径向滑动连接在导向杆上；该一种小电缆管道通管机器人，驱动机构的旋转输出端通过螺杆可以驱使转动盘相对空心圆座转动，转动盘旋转的动力通过各滑杆传递给对应的打磨条，从而使得各打磨条具有一个旋转的动力，便于对管道内壁上的尖锐的碎屑进行打磨，从而达到对新建管道内壁进行清理的效果。
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公开(公告)号：CN118710672A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410911166.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/13 , G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘信息增强的肾脏肿瘤CT图像分割方法，与现有技术相比解决了CT图像中肾脏肿瘤边缘分割不准确的缺陷。本发明包括以下步骤：构建肾脏肿瘤CT图片数据集；构建边缘增强CT图像分割网络；边缘增强CT图像分割网络的训练；待检测肾脏肿瘤CT图像的获取；肾脏肿瘤CT图像分割结果的获得。本发明将提取的边缘特征信息与增强的不同尺度的特征信息进行融合，并与深层特征拼接，大大增强了特征的利用率，实现了对肾脏肿瘤的准确分割，尤其提高了对肾脏肿瘤的边缘的分割精度。
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公开(公告)号：CN113656623B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110940231.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T7/10
Abstract: 本发明涉及基于时序移位和多分支时空增强网络的成趟足迹图像检索方法，与现有技术相比解决了成趟足迹图像之间有效的时空特征少、难以聚合不同类别的差异性特征的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取；构建成趟足迹图像检索模型；对训练数据进行预处理；成趟足迹图像检索模型的训练；待检索成趟足迹图像的获取；成趟足迹图像的检索。本发明提高了成趟足迹图像的检索速度和准确率。
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公开(公告)号：CN118482273A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410805909.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
IPC: F16L55/28 , F16L55/40 , F16L101/12 , F16L101/30
Abstract: 本发明涉及穿管机器人技术领域，具体为城市建设多功能穿管机器人，包括有车身，车身上安装有电路板和驱动机构，车身前端安装有寻杂及除杂机构，车身的后端设置有两个航空插头，两个航空插头上分别连接有电缆和供电线，电缆和供电线的另一端连接有遥控及接收机构，通过遥控的方式使连接外部供电箱的小车在管道中跑动的同时拉动电缆，同时通过电缆进行供电、信号传输，并且通过高压气枪、气枪清除管道中的尘土碎石保证管道的畅通，功能应用方面将水、气枪喷头与摄像头架设在同一云台，保证所见可处理在小车偏离管道中央时通过驱动轮对小车进行微调转向，以此提高工作效率，且易于工人上手操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117493585B
公开(公告)日：2024-03-22
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：CN116805334A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310757475.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/73 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于对比学习的蹦床运动二维姿态估计方法，包括：对采集的蹦床运动视频进行切帧处理，得到蹦床运动数据集，划分为训练集和测试集；利用对比学习方法，通过孪生网络模型，使用ImageNet公开数据集的图像进行模型训练，获得预训练模型；使用蹦床运动数据集，进行迁移学习，得到SimplebaseLine模型，获取人体关节点坐标信息，计算关节点角度及与关节点相似性OKS。本发明使用多尺度特征向量预测不同视图，提升了对小尺度目标如踝关节的检测能力，将预训练模型迁移至半监督人体姿态估计框架ESCP，迁移后不仅能提高关节点检测的准确率，还使模型参数的泛化效果更好，减少了对于注释样本需求，解决了蹦床场景注释误差大的问题，检测精度获得提升。
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公开(公告)号：CN116758634A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310710962.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了规范化洗手自动评估方法及系统，规范化洗手自动评估方法为：设定洗手过程的标准矩阵模板和评估模型；输入连续洗手过程中获取的3D交互手姿态和标准矩阵模板至评估模型中，对连续洗手过程进行评分。本发明的评估方法可以通过普通的图像获取装置获得的RGB图像，利用CNN特征提取、Transformer编码和自定义解码，并结合交互手特征增强获得更准确的交互手3D姿态，并进一步通过智能评估方法基于规范性标准对洗手过程进行评估打分，从而帮助判断洗手的规范性。
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公开(公告)号：CN111402202B
公开(公告)日：2023-07-25
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：CN111340098B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010112342.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明图像处理、深度学习以及刑侦技术领域，公开了基于鞋印图像的STA‑Net年龄预测方法，先将待测鞋印图像经评分模型进行数据评估，评估高于预设值代表待测鞋印图像质量合格；随后将质量合格的待测鞋印图像进行预处理操作，所述预处理操作包括去噪、中心化、伪彩化；预处理后的待测鞋印图像输入经STA‑Net网络训练得到预测模型进行年龄预测，得到最终的预测年龄。图像评分模型、图像预处理模型能够对待测鞋印图像进行筛选与去躁处理，将不同来源的数据转化为满足网络输入的数据；STA‑Net回归网络能够根据鞋印图像预测出年龄信息，相比于传统的预测方法，提高了预测的效率以及准确率。
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