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公开(公告)号：CN118411708A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410547825.9
申请日：2024-05-06
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 安徽大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于路况场景感知与动态特征融合的驾驶员视角下交通违规行为识别方法，包括：输入256×256的RGB帧、光流帧视频信息以及对应的标签文本，使用预训练CLIP模型进行特征提取；经过动态特征融合处理；将多帧视频图像的视频图像特征向量进行融合；构建路况场景图，得到路况语义特征，再结合标签语义特征进行融合，得到场景文本特征向量；计算最终的视频图像特征向量和场景文本特征向量之间的相似度，根据相似度排序，得出交通违规行为识别结果。本发明能够同时捕捉视频的静态视觉信息和动态运动信息，提高了特征表达的丰富性和准确性；利用动态特征融合策略，增强了特征向量的代表性和鲁棒性；实现了对驾驶员视角下交通违规行为的精确识别。
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公开(公告)号：CN114332510A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210001464.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种层次化的图像匹配方法，获得查询图像和参考图像特征点特征描述子，从参考图像包含的局部特征点中，为查询图像中的每个局部特征点寻找两个最相似的候选匹配特征点；并依次筛选出最佳特征匹配结果。本发明能够快速地计算出两幅图像之间的特征匹配点，然后应用于一系列的基于图像匹配的高层次计算机视觉任务中：基于图像的三维重建、同时定位与地图构建、图像检索、地图导航、数字孪生、图像拼接、混合现实、虚拟现实和增强现实等。
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公开(公告)号：CN113779879A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111039397.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑seq2seq‑attention模型的中长期用电异常检测方法，包括数据收集步骤、数据预处理步骤、神经网络模型构建步骤、神经网络模型训练步骤、经济数据估计步骤、用电异常综合指数d计算步骤、用电异常判断步骤。根据历史数据，可以通过结合包括GDP，气候，节假日在内的影响因素，分析出不同用户的用电行为特征。利用Seq2Seq‑Attention神经网络，能够快速有效的分析用户数据，对可疑用户进行检测，实施防窃电。本发明的基于LSTM‑seq2seq‑attention模型的中长期用电异常检测方法，具有快速和精确、准确性高与鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN104219048B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201310217922.3
申请日：2013-06-04
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/32 , G06K17/00 , G06K19/067
Abstract: 本发明公开了一种RFID协议的隐私保护属性证明方法和装置，属于物联网通信技术及安全技术领域。所述方法包括：读写器对通信范围内的所有标签发送询问信息；所述标签在接收到所述询问信息后，生成随机数，确定位信息的值，根据所述随机数、身份标识和位信息的值生成第一验证函数，并向所述读写器发送认证信息，所述读写器对所述标签发送的认证信息进行认证，并在认证成功后生成第二验证函数，向所述标签发送验证信息，所述标签在接收到所述验证信息后，对所述第二验证函数进行验证，并在所述验证通过后与所述读写器完成一次通信。
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公开(公告)号：CN118398155A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410842743.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H15/00 , G06F40/284 , G16H30/40 , G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种医学报告的生成方法、模型训练方法、系统、设备及介质。训练方法包括：获取综合医学影像集和对应的医学报告集及医学概念集；将综合医学影像集输入特征提取网络，提取空域视觉特征集和频域视觉特征集；将空域视觉特征集和空域平均视觉特征、频域视觉特征集和频域平均视觉特征输入增强融合网络，获得空频域结合特征集；将空频域结合特征集输入概念预测网络，生成预测医学概念集；将预测医学概念集和空频域结合特征集输入报告预测网络，生成预测医学报告集；根据预测医学报告集和医学报告集的差异度、预测医学概念集和医学概念集的差异度，更新医学报告生成模型的参数，得到训练好的医学报告生成模型。提升了生成的医学报告的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113779879B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111039397.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑seq2seq‑attention模型的中长期用电异常检测方法，包括数据收集步骤、数据预处理步骤、神经网络模型构建步骤、神经网络模型训练步骤、经济数据估计步骤、用电异常综合指数d计算步骤、用电异常判断步骤。根据历史数据，可以通过结合包括GDP，气候，节假日在内的影响因素，分析出不同用户的用电行为特征。利用Seq2Seq‑Attention神经网络，能够快速有效的分析用户数据，对可疑用户进行检测，实施防窃电。本发明的基于LSTM‑seq2seq‑attention模型的中长期用电异常检测方法，具有快速和精确、准确性高与鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN114332510B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210001464.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/762 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种层次化的图像匹配方法，获得查询图像和参考图像特征点特征描述子，从参考图像包含的局部特征点中，为查询图像中的每个局部特征点寻找两个最相似的候选匹配特征点；并依次筛选出最佳特征匹配结果。本发明能够快速地计算出两幅图像之间的特征匹配点，然后应用于一系列的基于图像匹配的高层次计算机视觉任务中：基于图像的三维重建、同时定位与地图构建、图像检索、地图导航、数字孪生、图像拼接、混合现实、虚拟现实和增强现实等。
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公开(公告)号：CN115719407B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310011438.9
申请日：2023-01-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种面向大规模航拍图像的分布式多视图立体重建方法，先计算场景的稀疏点云模型和摄像机姿态，将稀疏点云模型划分为不同的区域，计算每个区域中所包含图像的深度图，为每个区域选择两幅最佳的深度图像作为初始融合视图，融合每个区域的深度图像、即可获得每个区域内的稠密点云模型，合并多个区域内的稠密点云、即可获得完整场景的稠密点云模型。本发明充分利用了大规模航拍图像之间的区域性，将大规模场景的多视图立体重建问题转化为可以在低性能计算机上求解的小规模多视图立体重建问题，既提高了三维重建的时间效率，又降低了三维重建的成本。
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公开(公告)号：CN113284227A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110528870.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，先将大规模的航拍图像数据划分具有一定重叠度的子集，避免图像数据量过大导致单机版本的运动推断结构方法和系统出现内存溢出问题；其次，在分布式计算环境下不同节点上同时计算每个子集图像所对应的稀疏点云模型和摄像机参数，使得能够在有限的时间内计算出大规模场景的三维模型。本发明能够在在分布式环境下快速地计算出大规模航拍图像对应的稀疏点云模型和摄像机参数，使得基于航拍图像的高精度及快速的大规模室外场景三维重建变成可能。
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公开(公告)号：CN106954069B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710306336.4
申请日：2017-05-04
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/176 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开一种面向数字图像隐私保护和管理的可逆数据嵌入编码方法，将灰度图像分为八个位平面图，对每个位平面图进行图像加密和数据嵌入联合编码，然后将这八个位平面图重新合成为灰度图像，即为携有秘密信息的密文图像，得到携有秘密信息的密文图像后，每个位平面图使用解密密钥可对密文信息进行解密，解密后的位平面图根据数据嵌入编码可直接提取嵌入信息并将图像恢复为原始载体图像。本发明有效保证数据的大容量嵌入，载体数据的可逆恢复。
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