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公开(公告)号：CN107036618A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710376356.9
申请日：2017-05-24
Applicant: 合肥工业大学(马鞍山)高新技术研究院 , 合肥工业大学
CPC classification number: G01C21/343 , G05D1/021
Abstract: 本发明涉及一种基于最短路径深度优化算法的AGV路径规划方法，包括：PC机调度系统接收任务请求并将请求信息发送至每台AGV车载监控管理系统；AGV车载监控管理系统将执行任务AGV的位置信息和任务请求的位置信息传递至路径优化系统；路径优化系统将最优路径的信息反馈至PC机调度系统中；AGV完成任务后，将任务完成信息反馈至PC机调度系统。本发明重新梳理AGV路径规划系统的详细优化步骤，去除传统AGV 的过度复杂的流程，在保留关键流程节点的基础之上，重新规划AGV系统各个模块之间的协调工作关系。
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公开(公告)号：CN119941091A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510415954.7
申请日：2025-04-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0832 , G06Q10/0835 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提供一种基于改进RSA‑VNS的双目标医疗废物运输方法，涉及路径优化技术领域。本发明中，首先获取医疗废物运输任务以及车辆调度资源；其次基于医疗废物运输任务以及车辆调度资源，以最小化成本以及储存风险为优化目标，构建双目标医疗废物运输模型；最后采用改进RSA‑VNS算法求解双目标医疗废物运输模型，输出帕累托外部档案，以解码获取最优的医疗废物运输方案。通过综合医疗机构的开始服务时间、医疗废物的类型、强度及其传播疾病的可能性，有效量化医疗废物的储存风险，建模更符合医疗废物的回收运输问题特点。此外，提出的混合算法有效提高算法收敛速和解的多样性，也加强了算法末期的局部收敛能力。
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公开(公告)号：CN119184667A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411257478.2
申请日：2024-09-09
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B5/08 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及非接触式呼吸率检测领域。本发明利用热红外视频，结合深度学习技术从热红外光谱中准确和稳定地提取高质量呼吸信号。同时，通过设计基于注意力机制的自适应呼吸信号降噪网络对初始呼吸波信号进行自适应自动降噪处理，能够深入分析呼吸信号中的局部细节与全局特征，自动区分并有效抑制噪声，保留关键生理信息，显著提高呼吸信号的质量和呼吸率估计的精度。通过深度学习模型的训练，该方法能够适应不同人群和环境下的多样化呼吸特征，增强了在多种实际应用场景中的泛化能力，确保呼吸率检测的稳定性和高准确度。
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公开(公告)号：CN119166963A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411202206.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于双通道输入的非接触式心率计算方法、系统、存储介质和电子设备，涉及非接触式心率计算领域。本发明将面部可见光视频和面部差分图像序列分别作为基于双流输入的非接触式心率提取模型的输入，利用Transformer模型强大的自注意力机制，捕捉视频与视频差分间各个位置之间的关联关系，获取rPPG信号，通过快速傅里叶变换，获取被测试者的心率值。通过设计双流输入更好的聚合运动相关的细粒度信息，利用自注意力机制融合全局时空信息，从而提高算法对于运动的鲁棒性。此外，在模型训练过程中设计了一种梯度动态调节策略。会根据每一个mini batch中的数据动态调整梯度方向，有效解决了训练过程中优化方向不稳定的问题，有效增强了模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN118986313A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411474697.6
申请日：2024-10-22
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B5/024 , A61B5/00 , G06V20/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/82 , G06V40/16
Abstract: 本发明提供一种基于联合注意力的非接触式心率变异性检测方法及系统，涉及非接触式心率变异性检测领域。本发明基于时间‑通道‑空间联合注意力机制的监测网络，所述监测网络包括时间通道联合注意力层、时间空间联合注意力层、通道洗牌层以及U‑Net网络。基于前述监测网络，以提取高质量、高信噪比的rPPG信号，减少非接触式心率变异性提取误差，进而降低心率变异性的测量误差。此外，本发明还考虑了长时rPPG信号，以提取非接触式心率变异性特征，增强了监测的准确性和稳定性。本发明构建了同时考虑信号整体趋势及全局与局部特征的损失函数，重视rPPG信号中波峰恢复位置及波峰间隔，有效提升了信噪比并减少了心率变异性的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118873091A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914294.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种非接触式认知表现预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及认知表现预测领域。本发明中，将面部可见光视频切分为若干个时长相同的视频片段，以提取非接触式生理和头面部行为特征指标数据；基于相关性分析分别对两类提取结果进行降维，按照不同的认知表现评价指标，对应选择相关性排序靠前的非接触式生理头面部行为特征指标数据，并作为对应的机器学习模型输入，分别预测用户的低水平或高水平认知表现。利用多模态特征之间的互补性，并从认知灵活性、抑制控制和工作记忆三个维度，以及准确性和反应时间两个角度，设计全面的认知表现评价指标，增强了机器学习模型分类评估认知表现的客观性与准确性。
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公开(公告)号：CN117953357A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410091757.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01N21/85
Abstract: 本发明涉及一种基于实例分割的机动车尾气林格曼黑度检测装置，包括：图像采集模块，用于实时采集机动车排放尾气的RGB图像；嵌入式处理模块，用于对输入图像进行尾气实例分割推理运算，计算尾气的林格曼黑度等级；图像显示模块，用于显示尾气的林格曼黑度等级；所述图像采集模块的输出端与嵌入式处理模块的输入端相连，所述图像显示模块与嵌入式处理模块双向通讯。本发明为了高精度评估机动车排放的尾气林格曼黑度等级，采用实例分割的方法，不仅能检测机动车排放的尾气位置，得到box检测框，同时还将排放的尾气从背景中分割出来，得到尾气图像中尾气目标mask掩码，根据box检测框和mask掩码可进一步计算出该尾气的林格曼黑度等级。
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公开(公告)号：CN110263673B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910469723.9
申请日：2019-05-31
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面部表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始人脸图像，并进行人脸检测，得到目标人脸图像，再通过人脸对齐提取目标人脸图像中的局部特征点，同时，将目标人脸图像输入到面部注意力机制的卷积神经网络模型中，该网络模型包括对象网络、注意力网络，采用对象网络，提取目标人脸图像中的整体面部特征数据，采用注意力网络，提取局部特征点区域的特征数据，作为局部特征数据，将整体面部特征数据和局部特征数据进行加权识别，得到面部表情识别结果，采用对面部特征数据和局部特征数据综合识别的方式，提升了面部表情识别的准确率，同时，使用神经网络的方式进行识别，有利于提高识别效率。
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公开(公告)号：CN110246218B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910521497.4
申请日：2019-06-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明一种股骨头三维模型的重建方法，包括以下步骤：将包含股骨头的原始二维CT图像进行二值化处理；将含股骨头的二值图采用非梯度最大值抑制算法获得边缘轮廓；利用高斯卷积核得到每个像素的梯度向量；获得的边缘轮廓中的所有像素均为三角形候选像素；计算梯度模值，得到构成一个圆的像素对；对步骤S4中每对像素构成的圆的圆心点进行聚类，识别出股骨头区域；采用聚类算法对S5中识别出的股骨头区域进行聚类，得到三维股骨头坐标，重建股骨头三维模型。本发明还公开一种空间骨盆参数测量方法。本发明具有将二维参数扩展到三维参数，可以拓宽椎体研究的范围，更符合临床实践；消除用户交互需求，保证框架更高效、可靠、准确，技术要求更低的优点。
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公开(公告)号：CN109003281B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810788859.1
申请日：2017-03-28
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三维空间模型获得单块脊椎骨的装置及方法，其中，装置至少包括拟合模块和包围盒处理模块。其中，包围盒处理模块基于拟合模块拟合出的两个相对拟合平面的中心点和法向量来确定包围盒的中心、两个相对面的距离和两个相对面的法向量并基于所确定的包围盒的中心、两个相对面的距离和两个相对面的法向量来确定包围盒的空间位置和大小，从而截取出单块脊椎骨。本发明的脊椎矫正装置作为从整体中截取局部模型的装置，具有通用性，而且可实现自动地获得包围盒的空间位置和大小来适应不同形态的脊椎骨。
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