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公开(公告)号：CN115359428A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211048694.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态人群计数模型，包括以下步骤：利用编码器从多模态源信号中提取多模态特征；设置一个可学习的计数特征；级联多模态特征和计数特征，形成计数指导的融合特征；通过一个多头自注意力块，对计数指导的融合特征进行增强，形成增强特征；拆分增强特征，形成增强的多模态特征和增强的计数特征；将增强的多模态特征进行通道级联，利用预测头进行密度图的预测；使用多层感知机对增强的计数特征进行降通道操作，形成计数值；利用密度图真值对密度图进行监督，利用计数真值对密度图统计的计数值进行监督，利用计数真值对计数值进行监督；通过训练集的训练形成多模态人群计数模型。所述模型通过计数信息的指导，由多头自注意力实施多模态融合，提高人群计数精度。
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公开(公告)号：CN113658134A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110939965.7
申请日：2021-08-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态对齐校准的RGB‑D图像显著目标检测方法，包括以下步骤：从RGB‑D图像中提取RGB特征和Depth特征；对RGB特征和Depth特征进行对齐校准，产生RGB修正特征和Depth修正特征；从Depth特征中提取边特征，产生边图；联合解码RGB修正特征、Depth修正特征、边特征产生显著图；利用显著图真值、边图真值监督所述边图、显著图，通过训练集的训练，形成RGB‑D图像显著目标检测模型；利用所述RGB‑D图像显著目标检测模型检测任意一张RGB‑D图像，输出显著图为检测结果。所述方法通过对颜色特征和深度特征进行对齐校准减少两种模态之间的差异，实现有效融合，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN113537326A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110760504.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种RGB‑D图像显著目标检测方法，包括以下步骤：提取RGB和Depth图像特征，同时实施融合形成RGBD融合特征，将其划分为高层RGBD融合特征及低层RGBD融合特征；利用三个Transformer增强所述高层RGBD融合特征，形成高层RGBD增强特征；三流解码所述高层RGBD增强特征，通过与低层RGBD融合特征的结合，形成RGBD细化特征；融合所述RGBD细化特征形成显著图；本发明检测方法利用Transformer增强高层特征，准确获取显著物体的位置信息，并利用三流融合，融入低层特征，细化显著物体轮廓细节；通过卷积神经网络和Transformer的结合、全局和局部的优化，产生精度高的显著图。
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公开(公告)号：CN113298154A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110585098.1
申请日：2021-05-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种RGB‑D图像显著目标检测方法，包括以下步骤：提取RGB图像特征，同时提取Depth图像特征，并将Depth图像特征与RGB图像特征进行融合，形成RGBD融合特征；调整所述RGBD融合特征的尺度，形成通道数和分辨率都相同的RGBD多层特征；双向门控解码所述RGBD多层特征，形成RGBD增强特征；所述RGBD增强特征逐步相加，形成显著图。本发明检测方法中将编码器抽取的多层特征看作输入序列，通过双向门控循环单元解码多层特征，利用门控循环单元记忆共同信息，遗忘不一致信息，找出多层特征中的共有信息，提升特征的信息表示，实现最优的解码过程。
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公开(公告)号：CN106997478A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201710241323.3
申请日：2017-04-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著中心先验的RGB‑D图像显著目标检测方法，包括基于深度图的显著中心先验和基于RGB图的显著中心先验，基于深度图的显著中心先验：计算RGB图中其他超像素与深度图显著目标中心超像素的深度特征欧式距离，以此作为显著权重加强RGB图的显著检测结果，从而使得深度特征有效指导RGB图显著检测，提升RGB图显著检测结果；基于RGB图的显著中心先验：计算深度图中其他超像素与RGB图显著目标中心超像素的CIELab颜色特征欧式距离，以此作为显著权重加强深度图的显著检测结果，从而使得RGB特征有效指导深度图显著检测，提升深度图显著检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106952301A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710141888.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种RGB‑D图像显著性计算方法，将RGB‑D图像的背景定义为三维空间中的上、下、左、右、前、后六个面，并以此为先验知识开展RGB‑D图像显著性计算过程。所述方法将RGB‑D图像看成是三维空间内的立体图像，充分利用了RGB‑D图像的深度信息，准确地定义了三维空间边界，更加真实地反映了人类视觉注意机制，提高了显著检测的准确率。本发明所述方法通过图像库测试对比证明了其有效性以及在效果上明显的优势。
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公开(公告)号：CN106209978A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610474196.7
申请日：2016-06-22
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: H04L67/02 , G06Q10/04 , G06Q30/0239 , G06Q30/0263 , G06Q30/0621 , H04L65/80 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种联盟关系服务组合选择系统及选择方法，属于计算机服务领域。系统包括服务基本粒层模块：服务请求输入模块、解析器模块、服务信息与功能索引模块和功能选择模块；服务业务粒层模块：服务发现模块、参数设置模块、索引模块、服务信息提取处理模块、参数与服务信息关联模块、智能进化算法寻优模块等；通过，生成服务联盟约束关系；联盟关系数据冗余消除和等价类划分；根据已找到的支配关系和等价集，确定每个组合服务的联盟关系，并求解适应度值；运用群体智能优化方法进行问题求解。本发明获得最优化的组合方式效率高，选择方案最优化。
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公开(公告)号：CN102894652A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210306266.X
申请日：2012-08-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 一种智能旋转餐桌，其特征是由无线摄像头、转盘、转轴、静止基板、电动机和调速控制单元组成；所述无线摄像头置于所述转盘的上部，用于捕捉用餐者在所述转盘外边缘处做出的转动手势；所述转盘通过转轴固定在静止基板上，在所述电动机的驱动下旋转，其转速由调速控制单元控制；所述调速控制单元处理无线摄像头捕捉到的用餐者在转盘外边缘处做出的转动手势图像，识别手势类型，并向所述电动机发出加速、减速、反转、停止的命令。本发明一种智能旋转餐桌转盘的转动方向和速度由用餐者的手势控制，无需实际转动转盘，能满足用餐者的实时转动需求。
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公开(公告)号：CN102693048A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210177155.3
申请日：2012-05-31
Applicant: 安徽大学 , 合肥吉天电子科技有限公司
IPC: G06F3/042
Abstract: 本发明公开了一种红外触摸屏，包括一排红外发射管、一排红外接收管、触摸检测区域，其特征在于通过扫描红外发射接收正向对管计算出经过触摸点的一条正向直线，再在正向直线附近有目标的扫描红外发射接收斜向对管，计算出经过触摸点的另一条斜向直线，两条直线交点即为触摸点。本发明只需一排红外发射管与一排红外接收管就能实现触摸定位，生产成本低，不会因长度方向距离过大使红外线的衰减严重而无法工作，且触摸定位算法最大扫描次数低，提高了红外触摸屏的响应速度。
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