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公开(公告)号：CN117391954A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311356707.1
申请日：2023-10-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种超分辨率视频构建方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：获取偏振图像：使用偏振成像设备获取目标物体的偏振图像；提取特征：从偏振图像中提取偏振图像特征，计算像素偏振信息熵，根据偏振信息熵提取特征向量；建立抗网络模型：生成对抗网络，对抗网络包括生成器和判别器两个子网络，并通过低分辨率图像和对应的高分辨率图像训练生成对抗网络模型，充分利用了偏振信息进行图像重建，提高了超分辨率视频的细节和清晰度，此外，采用生成对抗网络模型进行训练，能够更好地捕捉并重建图像的细节特征，以实现超分辨率视频的构建。
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公开(公告)号：CN117392566A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311356780.9
申请日：2023-10-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO算法的伪装目标检测方法，包括以下步骤：构建数据集：伪装设备的偏振成像数据集；广域扫描：所述的广域扫描层可对偏振成像伪装数据集内大范围图像中标记伪装目标；摆锥式扫描：采用无人机悬空姿态上的摆锥形扫描设备，对大范围图像的伪装目标区域多次重复识别；重复训练：采用偏振成像伪装数据集合训练伪装设备目标模型，多次重复训练直至伪装设备目标模型的检测位置的参数趋近于相同。本发明中，针对于无人机悬浮时螺旋线形精细扫描的特征，将传统的YOLO算法计算结果与螺旋线形扫描特征相结合，保证扫描精度的同时降低了计算需求，进一步降低对设备计算能力的硬件需求，实现无人机识别上的成本控制的目的。
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公开(公告)号：CN118096587A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311749681.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的文档图像去模糊方法、系统及设备，涉及图像复原与重建领域。本发明首先基于原始清晰文档图像，通过生成模糊核的方式来批量生成模糊程度不一的模糊文档图像；然后将模糊文档图像与对应的原始清晰文档图像构成图像数据集；构建包括残差骨干网络和特征融合模块的卷积神经网络模型；采用图像数据集对卷积神经网络模型进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络模型作为文档图像的去模糊模型；将待去模糊的文档图像输入到去模糊模型中，通过端到端的方式直接输出对应的清晰文档图像。采用本发明方法去除模糊后的文档图像具有较高的内容质量，整体具有良好的视觉感知效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135596A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410270335.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V30/42 , G06V30/413 , G06T5/50 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一个文档印章图像的去印章方法，包括：1导入图片；2使用深度学习方法检测图像中的印章位置并返回印章位置坐标；3根据坐标在原图上将印章所在区域裁剪保存，并将原印章位置逐像素遍历更改为白色像素；4对裁剪保存的印章区域图片进行像素聚类，得到印章主体像素值，文字像素值以及图片背景像素值；5根据三类像素值，通过设计的八邻域判别法对印章区域像素值进行替换；6将处理后的印章区域图片与原始裁剪图片融合得到最终输出图像。本发明通过预训练后的深度学习网络精确定位印章位置，实行精确裁剪，通过像素值聚类分析以及八邻域判别方法在保证印章信息去除的同时极大程度保证文字内容的完整性，从而提高OCR识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116205110B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310222251.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种纳米天线的二次谐波极化状态调控方法，涉及非线性光学技术领域，该方法包括以下步骤：将多个纳米天线进行周期性排列，构成具备三重旋转对称特性的纳米天线阵列；通过电流连续性方程连接麦克斯韦方程和流体动力学方程；使用时域有限差分方法对麦克斯韦方程和流体动力学方程进行时间和空间上的离散；通过离散后的麦克斯韦方程和流体动力学方程对纳米天线阵列进行仿真，得到非线性频率响应，根据响应结果对纳米天线阵列的二次谐波的极化状态进行调控。本发明通过时域有限差分方法自洽联合求解麦克斯韦方程和流体动力学方程对纳米天线阵列进行仿真，实现了对纳米天
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公开(公告)号：CN117392007A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311356706.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06V10/54 , G06V10/60 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种偏振图像阴影去除方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：获取偏振图像：偏振图像训练集或偏振设备采集目标图像；偏振图像预处理：噪声去除；提取特征：像素点的偏振光强度、梯度信息和纹理特征；建立对抗网络模型：模型分别为采用偏振光强度构建的偏振光强度模型、采用梯度信息构建的梯度模型以及采用纹理特征构建的纹理模型；模型修复集成：模型占比范围分别为，光强度模型：0.4‑0.6，梯度模型：0.2‑0.4，纹理模型：0.2‑0.4通过预处理、偏振光强度计算、多个模型建立、模型修复集成，将不同模型单独应用于偏振图像，得到各自的修复结果并根据各个模型的特点进行权重融合，以实现对偏振图像中阴影高精度的去除或修复。
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公开(公告)号：CN116205110A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310222251.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种纳米天线的二次谐波极化状态调控方法，涉及非线性光学技术领域，该方法包括以下步骤：将多个纳米天线进行周期性排列，构成具备三重旋转对称特性的纳米天线阵列；通过电流连续性方程连接麦克斯韦方程和流体动力学方程；使用时域有限差分方法对麦克斯韦方程和流体动力学方程进行时间和空间上的离散；通过离散后的麦克斯韦方程和流体动力学方程对纳米天线阵列进行仿真，得到非线性频率响应，根据响应结果对纳米天线阵列的二次谐波的极化状态进行调控。本发明通过时域有限差分方法自洽联合求解麦克斯韦方程和流体动力学方程对纳米天线阵列进行仿真，实现了对纳米天线的产生的二次谐波的旋性进行有效的调控。
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公开(公告)号：CN222179389U
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202420503520.3
申请日：2024-03-15
Applicant: 安徽大学
IPC: B60R11/00
Abstract: 本实用新型公开了一种光学检测仪的车载固定装置，包括：底座、中空旋转平台、电机盒、检测仪支架，其中，底座固定在安装位置上，并与中空旋转平台连接，中空旋转平台的转盘与电机盒固定连接，可带动电机盒360°水平连续旋转，电机盒通过传动装置与检测仪支架转动连接，可带动检测仪支架进行一定角度范围内的垂直翻转，在检测仪支架上设有光学检测仪的固定孔。本实用新型能克服光学检测仪在车辆安装上不方便、视野受限的缺陷，从而提高光学检测仪的视角范围。
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