-
公开(公告)号：CN111340098A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010112342.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 安徽大学
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。
-
公开(公告)号：CN114627385B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202210267432.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机图像的大田小麦赤霉病检测方法，包括：使用搭载可见光传感器的无人机获取患有赤霉病的大田小麦图像数据U，同步使用数码相机连续获取地面小麦图像数据G；将大田小麦图像数据U中的小麦图像进行裁剪；使用对偶回归网络对裁剪后的小麦图像进行超分辨率重建；对经超分辨率重建后的小麦图像进行数据增强得到训练集UTrain；构建基于特征增强和自适应特征融合的小麦赤霉病检测网络；使用无人机获取待预测的小麦图像后进行赤霉病检测得到检测结果。本发明提高无人机获取的大田小麦图像数据U的分辨率；在YOLOv5的基础上添加特征增强模块并使用自适应特征融合模块对多尺度特征进行融合，提高了网络对小目标病斑的检测能力。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN115346273A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210993642.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请提供了雪上运动信息监测方法及相关装置，用于对雪上运动进行信息监测，所述方法包括：利用图像采集设备实时采集预设区域的目标人员运动时的图像，记为实时采集图像；利用一种或多种传感器实时获取所述目标人员的运动传感信息；分别对所述实时采集图像和所述运动传感信息进行特征提取，以得到对应的特征提取结果；对特征提取结果以及所述环境信息、所述目标人员的滑雪板结构信息和身体指标测量信息进行数据融合，以得到所述目标人员的运动数据融合结果；将所述目标人员的运动数据融合结果输入运动评价预测模型，以得到所述目标人员的运动评价预测结果。本申请能够实时监测人员在雪上运动过程中的多源化信息从而实现运动效果的评价。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
83
records
(took 0.04 seconds)
