公开(公告)号：CN116661604A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310660614.1

申请日：2023-06-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 丁琪芮 ,  杨建文 ,  袁心月 ,  陈彦冰 ,  邹堉莹 ,  周欣蕴

IPC: G06F3/01 ,  G06V40/20 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开了一种基于Media Pipe框架采集手势的人机交互识别系统，包括手势设计、手掌检测器、屏幕交互映射和手部关键点检测器；所述手势设计基于手势识别的首要工作是先设计好能被识别的手势；所述手掌检测器部分基于部分由Media Pipe模块中的手掌检测模型Blaze Palm Detector直接实现；屏幕交互映射部分对手势坐标进行捕获时；手部关键点检测器基于手节点，操作手掌检测模型Blaze palm定义的手部图像区域本发明涉及人机交技术领域，具体为具体为一种基于Media Pipe框架采集手势的人机交互识别系统。

公开(公告)号：CN116644653A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310388137.8

申请日：2023-04-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 刘岳阳 ,  项衍 ,  杨建文 ,  王继云 ,  胡文萱 ,  魏致华 ,  邹堉莹 ,  陈奕佳

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多源观测数据同化的LSTM‑GNN空气质量预报系统模型，包括数据处理、预测系统和模型分析，所述数据处理包括网络数据、数据预处理、数据特征分析、回归模型筛选数据和影响因子相关性分析，所述预测系统包括数据整理分析、数据预测和模型参数优化，所述模型分析包括拟合优度分析、召回率分析和数据输出。本发明新型涉及大气质量预报技术领域，具体为具体为一种基于多源观测数据同化的LSTM‑GNN空气质量预报系统模型。

公开(公告)号：CN116863328A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310655933.3

申请日：2023-06-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 刘岳阳 ,  项衍 ,  杨建文 ,  邹堉莹 ,  路然 ,  丁琪芮 ,  符天睿 ,  王继云

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于ResNet网络的立体遥测数据3D大气污染融合和分析方法，至少包括以下步骤S1：对收集到的空气质量数据进行预处理；S2：进行梯度生成节点，度生成阶段，S3：进行模型训练和测试。本发明涉及消防设备技术领域，具体为具体为基于ResNet网络的立体遥测数据3D大气污染融合和分析方法。

公开(公告)号：CN116861232A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310660616.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 邹堉莹 ,  项衍 ,  杨建文 ,  刘岳阳 ,  丁琪芮 ,  符天睿 ,  路然 ,  王继云

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型，包括数据处理阶段、数据异常检测阶段、模型分析阶段；所述数据处理系阶段包括数据的预处理、特征分析以及回归模型分析数据并计算数据影响因子的相关性关系；所述数据异常检测包括数据的整理分析、将提取的时空特征输入到DBN神经网络中，进行监督学习，作为分类器使用；所述模型分析阶段主要包括：首先进行了基于OCSVM高维异常检测，通过运用分类混淆矩阵（Confusion Matrix）来分析其结果。本发明新型涉及空气检测技术领域，具体为具体为基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型。

公开(公告)号：CN116796291A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310461162.4

申请日：2023-04-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 邹堉莹 ,  项衍 ,  杨建文 ,  刘岳阳 ,  路然 ,  王继云 ,  陈奕佳

IPC: G06F18/27 ,  G01W1/10 ,  G01S17/88 ,  G01S17/95 ,  G01S17/86 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑MEA‑SVR空气质量预报的系统，包括数据处理、预测系统和模型分析，所述数据处理包括网络数据、数据预处理、数据特征分析、回归模型筛选数据和影响因子相关性分析，所述预测系统包括数据整理分析、数据预测和模型参数优化，所述模型分析包括拟合优度分析、召回率分析和数据输出。本发明新型涉及大气质量预报技术领域，具体为一种基于LSTM‑MEA‑SVR空气质量预报的系统。