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公开(公告)号：CN115293109A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210927577.1
申请日：2022-08-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/30 , G06F16/583 , G06V30/19 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度语义融合的文本图像生成方法及系统，应用于计算机视觉和自然语言处理技术领域，其方法主要包括两个阶段：初始图像生成阶段和基于细粒度语义融合的细化阶段；首先从输入文本描述中提取两种粒度的语义表示，即句级和词级语义特征，并根据句级的语义特征生成模糊的低分辨率图像，之后，我们将细粒度的词级语义特征融合到视觉特征图中，并将融合后的特征与全局的句级上下文特征相结合，生成更高分辨率的清晰图像；本发明采用了一种新的细粒度融合模块，从而更充分、高效地融合文本和图像特征，并通过全局语义细化模块保证了全局语义的一致性，能够准确识别文本信息并生成符合文本语义的逼真图像。
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公开(公告)号：CN115035170A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210535815.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局纹理与结构的图像修复方法，涉及图像处理领域，包括以下步骤：输入待修复图像，获取待修复图像的纹理参考集；利用已知区域和已经粗糙填充过的遮挡块作为条件，对后续的遮挡块进行填充，新的遮挡块粗糙填充后，放到条件里面，继续帮助后续的填充，具体包括：从纹理参考集中选取参考向量，修补所述粗糙填充块，并计算纹理参考集与粗糙填充块之间的注意力分数；利用桥接注意力模块与注意力分数重构粗糙填充块，经过多层构建后得到语料集合，从语料集合中选取关联最强的候选块，得到最终修复输出。本发明的方法得到的修复输出在语义上更加连贯。
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公开(公告)号：CN114898166A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210821427.2
申请日：2022-07-13
Applicant: 合肥工业大学 , 蚌埠凯盛工程技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/22
Abstract: 本发明涉及玻璃表面洁净度检测技术领域，具体是一种基于演进因果模型的检测玻璃洁净度的方法，步骤如下：S1、对玻璃表面进行拍照识别，获取玻璃图片检测信息，将图片标记分类，并分成训练数据集和测试数据集；S2、应用工具变量I对训练数据集进行采样，将采样的样本数据输入因果模型进行训练，获得因果模型；S3、将测试数据集输入到因果模型中，测试因果模型的检测精度；若检测精度满足要求，则模型训练完成；若检测精度不满足要求，则在因果模型中加入降噪器CI，接着将训练数据集输入到因果模型中训练直至精度满足要求，从而获得演进因果模型，继而模型训练完成；本发明在不观察混杂因子的情况下能够有效准确的检测玻璃表面的洁净度。
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公开(公告)号：CN114692831A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210304788.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了针对可变分辨率计算可变卷积核的方法，小波变换中各窗函数的时间分辨率和频率分辨率均不同，小波变换的时频图像中各窗口的时域宽度和频域宽度均不同，根据时频图像中各窗口的时域宽度频域宽度，分别确定与时频图像中各窗口进行卷积的卷积核大小。本发明根据时频图像中各窗口的时域宽度和频域宽度设计对应的卷积核大小，解决在不同位置有不同尺度或变形的对象难以用相同大小的卷积核进行卷积的问题，能够在更短的时间内进行轴承故障诊断分类，从而获得更高的精度。
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公开(公告)号：CN114358206A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210033086.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了二值神经网络模型训练方法及系统、图像处理方法及系统，属于人工智能技术领域，其中训练方法具体包括：构建在线知识蒸馏增强的二值神经网络训练框架，其中在线知识蒸馏增强的二值神经网络训练框架中教师网络为初始实值神经网络模型以及初始辅助神经网络模型，学生网络为初始二值神经网络模型；对这三个网络模型使用在线蒸馏方法进行训练，从而提升二值神经网络的性能，同时，利用本发明二值神经网络模型对待处理图像进行图像分类处理，从而提高了图像分类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112234654A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010754947.7
申请日：2020-07-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电容电压微分反馈的虚拟同步机的LC谐振抑制方法，属于分布式发电逆变器控制及电力电子技术领域。应用该控制方法的虚拟同步机的并网拓扑结构包括直流侧电压源、三相逆变器、三相线路阻抗和三相电网。所述方法通过虚拟同步机控制、电容电压微分反馈、虚拟并联电阻控制，在不损失可再生能源发电功率、不增加额外硬件成本、无需测量电容电流的前提下，抑制虚拟同步机LC谐振，改善虚拟同步机并网电能质量。
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公开(公告)号：CN111769591A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010434737.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双分裂变压器的多逆变器系统双模式组合控制方法，属于电气工程领域。本发明针对极弱电网下提出一种基于双分裂变压器的多逆变器系统双模式组合控制方法，该方法通过电网阻抗辨识算法获得基于双分裂变压器的多逆变器系统中某台并网逆变器公共耦合点的等效电网阻抗，并根据等效电网阻抗逐渐增大，系统依次运行在全电流源模式、混合模式和全电压源模式，从而有效提升基于双分裂变压器的多逆变器系统在电网强弱变化情况下的稳定性。本发明不仅实施简单，而且大幅增加了基于双分裂变压器的多逆变器系统在电网阻抗大幅波动时的稳定裕度，尤其保证了极弱电网下系统仍旧能够稳定运行，提高了系统的电网适应性。
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公开(公告)号：CN115035170B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210535815.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T5/77 , G06T7/41 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于全局纹理与结构的图像修复方法，涉及图像处理领域，包括以下步骤：输入待修复图像，获取待修复图像的纹理参考集；利用已知区域和已经粗糙填充过的遮挡块作为条件，对后续的遮挡块进行填充，新的遮挡块粗糙填充后，放到条件里面，继续帮助后续的填充，具体包括：从纹理参考集中选取参考向量，修补所述粗糙填充块，并计算纹理参考集与粗糙填充块之间的注意力分数；利用桥接注意力模块与注意力分数重构粗糙填充块，经过多层构建后得到语料集合，从语料集合中选取关联最强的候选块，得到最终修复输出。本发明的方法得到的修复输出在语义上更加连贯。
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公开(公告)号：CN112907490B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110123357.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 一种像素点提取方法，包括：获取目标图像，对目标图像进行二值化处理，获得二值化图像，在二值化图像中确定作为处理对象的像素点；对各处理对象进行膨胀处理后在二值化图像上确定由连续的像素点形成的标识区域，并确定各标识区域的中心点作为标识区域对应的目标像素点。本发明中，首先结合色调、饱和度和亮度对像素点进行二值化处理，实现了对于满足约束条件的像素点和约束条件范围外的像素点之间的差异的放大。然后，通过对处理对象的膨胀处理，相当于对原目标图像中需要提取出的图像特征进行同比例放大处理，保证对图像特征的有效提取。
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公开(公告)号：CN112290561B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010749242.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/01 , H02J3/38 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟并联电阻的虚拟同步机的LC谐振抑制方法，属于分布式发电逆变器控制及电力电子技术领域。应用该控制方法的虚拟同步机的并网拓扑结构包括直流侧电压源、三相逆变器、三相线路阻抗和三相电网。所述方法通过虚拟同步机控制、虚拟并联电阻控制，在不损失可再生能源发电功率，不增加额外硬件成本的前提下，抑制虚拟同步机LC谐振，改善虚拟同步机并网电能质量。
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