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公开(公告)号：CN118838331A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410807636.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达SLAM与RGB相机融合的动态避障系统，包括数据采集模块、数据处理模块、SLAM模块、路径规划模块、控制模块和通信模块。所述数据采集模块用于采集环境中的激光雷达数据和RGB图像数据；所述数据处理模块对采集到的初始数据进行处理，包括特征提取和数据融合；所述SLAM模块通过融合后的数据进行同步定位与地图构建，生成环境地图；所述路径规划模块结合A*算法和TEB算法进行全局路径规划和局部动态避障；所述控制模块根据路径规划结果生成运动指令，控制机器人执行避障动作；所述通信模块主要是负责各模块之间的数据传输和指令通信。
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公开(公告)号：CN119339225A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410807109.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本本发明公开了一种使用yolov5m改进型算法来进行的树莓派火焰识别的方法，步骤一：摄像头连接进行火焰图像采集与识别；步骤二：将CBAM模块嵌入到Prediction部分之前，即在CSP和Conv之间添加；步骤三：使用CBAM模块，将特征输入通过通道注意力模块进行处理。这一步旨在对特征图的通道维度进行关注和加权；本发明的目的是利用改进型YOLOv5m算法结合CBAM模块，实现更准确和高效的火焰识别。通过在火焰图像采集和识别过程中引入通道注意力和空间注意力机制，提高了火焰识别的精确度和性能。同时，通过与传统模型进行比较，进一步完善和改进了火灾监测和预防系统的技术水平。
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公开(公告)号：CN118870192A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410807107.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N23/695 , H04N23/60 , H04N23/661
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派和摄像头的大场景视频图像运动目标跟踪系统，包括视频采集模块、数据处理模块、结果展示模块和通信模块，所述视频采集模块通过树莓派连接的摄像头实时采集视频数据，所述数据处理模块主要负责对采集到的视频进行特征提取和目标跟踪处理，使用Haar‑like特征提取和基于残差的Unscented粒子滤波算法来实现对运动目标的精准跟踪。所述结果展示模块负责将数据处理模块得到的跟踪结果实时显示，并进行数据的绘制和渲染处理。所述通信模块主要负责树莓派与服务器之间的数据传输，以及前端显示设备的通信，确保跟踪结果可以远程访问和监控。
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公开(公告)号：CN117726411A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311779143.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种差分隐私保护下基于联邦学习和多臂赌博机的商品推荐方法，其步骤包括：1、中央服务器及各个终端初始化参数；2、对所有候选商品进行推荐并获得对应用户评分奖励反馈；3、以上一步奖励结果为初始参数，选择用户评分最高的商品(局部最优)进行推荐并获得对应用户评分；4、将之前所获得的奖励反馈进行聚合；5、对聚合结果加入噪声进行扰动，并将扰动后的参数上传至中央服务器；6、中央服务器根据上传的数据确定淘汰集；7、删除淘汰集内的候选商品后进行迭代，直至得到最终的推荐商品。本发明能够在分布式环境下有效解决商品推荐系统中的冷启动问题，同时保护用户隐私信息。
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