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公开(公告)号：CN113724233B
公开(公告)日：2022-10-11
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：CN113707176B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111026413.3
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: 本发明涉及一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法，与现有技术相比解决了难以应用声纹信号对变压器故障进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤：电力变压器声音数据的采集获取；训练样本集内声信号的预处理；声信号数据的声音特征提取；构建变压器故障检测模型；变压器故障检测模型的训练；待检测变压器声信号数据的获取及预处理；待检测变压器故障检测结果的获得。本发明能够基于声纹信号进行变压器的故障检测。
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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。
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公开(公告)号：CN112434655A
公开(公告)日：2021-03-02
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。
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公开(公告)号：CN111782857A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010710865.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽大学
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111680613A
公开(公告)日：2020-09-18
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：CN111612727A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010395588.0
申请日：2020-05-12
Applicant: 安徽大学
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：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。
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公开(公告)号：CN217961226U
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202222215100.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请提供了雪上运动信息采集系统，用于实时远程采集雪上运动信息，所述系统包括：传感器组件，所述传感器组件包括一种或多种可穿戴传感器以及一种或多种非穿戴传感器；每个所述可穿戴传感器用于穿戴于目标人员体外以采集所述目标人员的第一类运动传感信息并输出；每个所述非穿戴传感器用于设置于所述目标人员对应的滑雪板以采集所述目标人员的第二类运动传感信息并输出；信息处理设备，所述信息处理设备用于接收并处理所述第一类运动传感信息和所述第二类运动传感信息。上述雪上运动信息采集系统可以实时远程采集雪上运动信息。
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公开(公告)号：CN209378418U
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201822130657.6
申请日：2018-12-18
Applicant: 安徽大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本实用新型公开了一种自助式智能互联网健身房，包括支撑箱，所述支撑箱两侧外壁底端位置均活动连接有支撑臂，且两个支撑臂相对一侧外壁底端位置均通过螺栓固定有踏板，所述踏板底端外壁嵌接有称重传感器，所述支撑箱远离踏板一侧外壁底端两边位置处均通过螺栓固定有导轮，所述支撑箱顶端外壁两边位置处均开有竖直设置的安装孔，且两个安装孔内壁均通过螺栓固定有第一电动伸缩杆，两个所述第一电动伸缩杆侧壁顶端位置通过螺栓固定有同一个横杆。本实用新型方便调节液晶触摸显示屏的倾斜角度，方便适合不同体型的使用者使用，结合两个第一电动伸缩杆，方便调节液晶触摸显示屏的高度。
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