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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117007032A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310548670.6
申请日：2023-05-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/00 , G06T7/70 , G06T7/80 , G06T7/269 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种矿山非结构化特征的结合实例分割和光流估计双目相机和IMU紧耦合SLAM方法。具体过程如下：订阅IMU里程，对IMU信息进行预积分，并将结果进行传播；通过相机对当前帧进行获取，加入对动态物体干扰线程，负责对关键帧图像进行实例分割，得到潜在动态物体掩膜，对当前帧和上一帧进行光流估计，得到每一个动态物体的运动信息，去除非运动物体掩膜。获取真实物体掩膜。在跟踪线程提取特征后，使用干扰去除线程得到的掩膜去除从动态物体上提取的特征点，然后根据帧间特征点匹配获取相机的运动，实现跟踪与定位。
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公开(公告)号：CN118229962A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410643435.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像目标检测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测图像数据集；对待检测图像数据集中的图像增强处理，得到第一图像数据集；将待检测图像数据集和第一图像数据集中的图像分别切片为具有多行列数的子图像；计算子图像各区域的概率百分比，根据概率百分比最优解得到第二图像数据集；将第二图像数据集输入检测模型得到目标检测结果。通过对原始图像增强处理，再将增强前后的图像进行多行列数的区域分割，后对每个区域进行NIQE计算；获取各区域NIQE值并进行归一化处理，而后对每个区域进行概率计算，后对图像同一区域的增强前后概率进行对比，保留概率较小的，以达到提高目标检测精度的效果。
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公开(公告)号：CN118229962B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410643435.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像目标检测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测图像数据集；对待检测图像数据集中的图像增强处理，得到第一图像数据集；将待检测图像数据集和第一图像数据集中的图像分别切片为具有多行列数的子图像；计算子图像各区域的概率百分比，根据概率百分比最优解得到第二图像数据集；将第二图像数据集输入检测模型得到目标检测结果。通过对原始图像增强处理，再将增强前后的图像进行多行列数的区域分割，后对每个区域进行NIQE计算；获取各区域NIQE值并进行归一化处理，而后对每个区域进行概率计算，后对图像同一区域的增强前后概率进行对比，保留概率较小的，以达到提高目标检测精度的效果。
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公开(公告)号：CN118430519A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410419715.4
申请日：2024-04-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进Transformer网络的大语言模型系统的训练方法，属于文本和语音处理，大语言模型领域，具体过程如下：获取数据集；将数据集分为文本类和语音类；对文本类数据采用FlipDA数据增强；对语音类数据进行两阶段数据增强处理；然后构建改进型Transformer网络，在网络中加入AdapterTuning微调模块、以及应用动态扩展的一对多FFN代替原模型中一对一FFN模块；最后将数据输入网络进行训练。本发明引入FlipDA数据增强算法，使得大语言模型准确率在绝大多场景下都能够稳定提升，同时引入动态扩展的一对多FFN模块，降低了新任务学习的时间以及解决了多任务学习中不相干任务相互干扰的问题。
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公开(公告)号：CN118279531A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410419719.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T19/00 , G06T17/00 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提出了垂直场景下虚拟文化空间的数字文创产品设计框架，主要包括技术集成层、内容创新与转译层、用户体验设计层、以及数据分析与应用层，旨在利用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、三维建模、云计算及大数据技术，创造一个沉浸式、互动性强的虚拟文化体验空间。通过此框架，可以结合现代数字技术，提升文化遗产的数字化展示质量和用户互动体验，支持文化内容创新传播，特别适用于教育、旅游等垂直场景。该框架不仅为文化遗产保护、传播和教育提供新的解决方案，还促进了用户对文化内容的理解和兴趣，推动数字文化创意产业的发展。通过对用户行为数据的收集和分析，该框架还支持对虚拟文化空间内容和用户体验持续优化，实现个性化文化体验。
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