-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN111680614B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202010495091.6
申请日：2020-06-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
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。
-
公开(公告)号：CN115855045A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211621639.2
申请日：2022-12-16
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及矿井巷道建图与定位技术领域，解决了弱特征下且GNSS无法作用的矿井下定位与建图困难的技术问题，尤其涉及一种应用于矿井巷道的多模态融合建图与定位方法，包括以下步骤：获取相机当前帧的图像信息，并从当前帧的图像信息中提取点特征和线特征；根据当前帧的图像信息采用KLT算法和KnnMatch算法分别跟踪当前滑动窗口关键帧的点特征和线特征得到新的视觉点线特征信息；获取激光雷达当前激光帧的点云信息，计算点云信息中每个点的曲率，并根据每个点的曲率划分出边特征和面特征。本发明达到了能够做到高精度实时定位和建图，并且时间上和功耗上均衡的目的。
-
公开(公告)号：CN115577886A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211248044.7
申请日：2022-10-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种多无人机站的组合配送方法及系统，所述方法包括：采集多无人机站的旅行商数据，据以构建数学整数规划模型，并利用使用gurobi工具验证数据整数规划模型的正确性；利用基于合作的自适应大领域搜索算法处理多无人机旅行商数据，以得到最优调度方案；基于合作的自适应大领域搜索算法，根据数学整数规划模型处理得到最优解，据以作为最优调度方案，利用随机扰动和2‑opt扰动的方法循环优化车辆的路径，其中，第三策略中设置预设数目的破坏算子和修复算子。本发明解决了无人机站模拟及路径规划规模有限，受约束限制较多导致配送交付效率低的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112434655B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011432129.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应置信度图卷积网络的步态识别方法，其步骤包括：1获取包含人体姿态信息的数据集；2建立自适应置信度图卷积网络模型；3离线训练建立的自适应置信度图卷积网络模型；4利用建立好的模型实现预测，以达到步态识别的目的。本发明能通过自适应置信度图卷积网络姿态数据中提取步态特征并减少姿态数据中噪声的影响，从而能提高步态识别的准确率，同时改善现有基于外观的步态识别算法对外观变化敏感的缺点。
-
公开(公告)号：CN115240052A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210993151.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/22 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，解决了现有建模方法越来越复杂的技术问题，尤其涉及一种目标检测模型的构建方法，包括以下步骤：根据基础目标检测网络，通过采用多层注意力机制构建网络预测辅助头；根据网络预测辅助头的预测结果，在标签分配任务中动态自适应寻优划分正负样本，并对预设的训练损失函数进行优化，得到优化后的训练损失函数，设计新的加权策略；采用优化后的训练损失函数和新的加权策略对基础目标检测网络进行优化；对优化后的基础目标检测网络进行训练，得到目标检测模型。本发明通过构建目标检测网络预测辅助头并计算网络预测辅助头的预测结果，从而能够在无需复杂建模的情况下提升目标检测模型的性能和检测精度。
-
公开(公告)号：CN111638396B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010490555.4
申请日：2020-06-02
Applicant: 安徽大学 , 清华大学合肥公共安全研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Boost的土壤杂散电流电位监测方法，本发明基于Boosting算法，结合现场应用，提出一种应用于铁轨附近土壤杂散电流的电位监测方案。该方案包括以下步骤：首先在轨道区间内设置采样点，将采样点的坐标和电位数据上传至数据处理中心；其次使用采样点数据训练两种Boosting模型并融合模型；之后基于融合模型预测需要预测的采样点的电位并预测，并根据预测点位置以及预先采集到的电位值，进行相应点的电位梯度计算；最后根据预测的电位梯度，对杂散电流进行风险等级评估并采取相应风险等级应对措施。
-
公开(公告)号：CN113220926A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110489372.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 安徽大学 , 南京市公安局刑事侦查局 , 杭州创恒电子技术开发有限公司
IPC: G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度局部注意力增强网络的足迹图像检索方法，与现有技术相比解决了足迹图像检索准确率低、速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建足迹图像检索模型；训练足迹图像检索模型；待检索足迹图像的获取；足迹图像检索结果的获得。本发明能够提取到更多有效的细粒度特征，进一步挖掘图像的特征表征能力，提高足迹图像检索的速度和准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
114
records
(took 0.026 seconds)
