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公开(公告)号：CN115941323B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202211563595.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无损压缩算法的图片加密解密方法、设备及存储介质，涉及图片加解密算法领域。加密方法中先对图片数据进行预处理，再对预处理得到数据进行无损压缩，最后采用254位二进制的密钥对无损压缩后的数据进行加密。整个过程可逆即为解密方法。本发明由无损压缩并加密后的图片可以恢复出原图，并可实现节省图片的空间内存，保护图片隐私两大功能。
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公开(公告)号：CN118942564A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410994701.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种硅材料提纯工艺智能优化方法，包括以下步骤：步骤1、将现有硅材料提纯工艺流程划分为若干类别，得到工艺流程样本；步骤2、构建硅提纯工艺流程参数优化模型，并采用工艺流程样本进行训练；步骤3、将现有工业生产中所有硅材料提纯工艺流程的工艺参数输入到步骤2中已训练好的硅提纯工艺流程参数优化模型，以寻找每种硅材料提纯工艺流程的最优参数组合；步骤4、将步骤3得到的每种硅材料提纯工艺流程的最优参数组合输入数字孪生系统，以控制实际生产工艺以最优参数组合运行。本发明可显著提高硅提纯工艺的生产效率、产品品质和收益水平,有力推动硅提纯行业的智能化升级。
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公开(公告)号：CN109325915B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201811056960.4
申请日：2018-09-11
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于低分辨率监控视频的超分辨率重建方法，该方法将低分辨率监控视频帧使用两个不同尺寸的卷积核用于特征表示，之后将两者提取的特征结合作为下一层的输入，并通过残差学习方式使网络训练更加容易，用反卷积层来对于学习到的特征进行超分辨率的重建，然后使用随机梯度下降算法对卷积神经网络优化，获取已训练的网络模型，再将待重建的低分辨率监控图片输入到已训练好的网络模型中，进行监控视频的超分辨率重建。本发明在不提高硬件成本的前提下，提高了监控视频的图像分辨率，使得能够更多地获取辨识人脸所需的特征信息，用于辅助刑事侦查确定犯罪嫌疑人身份，提高了刑事侦查中确定犯罪嫌疑人身份的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN109903228A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910149271.6
申请日：2019-02-28
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，该方法使用两层卷积层提取浅层特征，使用多个U型网络进行多尺度的特征提取与融合，使用残差通道注意力机制有效增强有用特征，抑制噪声，使用一层卷积层完成图像最终的重建，使用图像训练集对网络进行端到端训练并保存模型参数供测试使用。本发明显著提高了图像重建质量，在不提高硬件成本的条件下提高了图像的分辨率。
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公开(公告)号：CN118902389A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410898054.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全身CT扫描图像和神经网络模型的体脂率估算方法，包括以下步骤：步骤1、获取数据集，将其中的横截图像数据分为训练集和测试集并进行预处理；步骤2、构建U‑Net网络模型；步骤3、训练和测试U‑Net网络模型，得到脂肪组织预测模型；步骤4、获取待测量人体经CT仪扫描得到的待测量连续横截图像，并输入至脂肪组织预测模型，由此从每个待测量横截图像中分别分割出内脏脂肪组织、皮下脂肪组织和肌间脂肪组织；步骤5、基于步骤4得到的分割结果，统计每张分割结果图中三种类别脂肪像素占总像素数的比例，进而计算得到体脂率。本发明能够在保证测量精度的前提下，以较低的成本测算出不同类型体脂的体脂率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115941323A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211563595.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无损压缩算法的图片加密解密方法、设备及存储介质，涉及图片加解密算法领域。加密方法中先对图片数据进行预处理，再对预处理得到数据进行无损压缩，最后采用254位二进制的密钥对无损压缩后的数据进行加密。整个过程可逆即为解密方法。本发明由无损压缩并加密后的图片可以恢复出原图，并可实现节省图片的空间内存，保护图片隐私两大功能。
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公开(公告)号：CN109919216A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910149285.8
申请日：2019-02-28
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法，该方法使用多个病人的前列腺MR图像和对应的人工分割图作为训练数据集，构造包括分割器和判别器的对抗网络，让其进行对抗训练，通过多次迭代更新得到优化后的分割器，然后将待分割的前列腺MR图像输入训练好的分割器中，从而获得最终的分割结果，实现前列腺MR图像的自动分割，为医生分割病人前列腺组织提供参考，能够在一定程度上有效提高医生对前列腺疾病的诊断准确性和工作效率。
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公开(公告)号：CN109325994A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811056176.3
申请日：2018-09-11
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种用于三维人脸数据增强的方法，该方法建立在数据库不同三维人脸的稠密对应联系，选取具有最大非刚性形变差异的人脸对生成新身份；采用多线性3DMM拟合到数据库的人脸和新身份人脸，改变表情参数生成不同表情，再迁移回输入人脸生成新表情；新的身份和表情信息使得原始三维人脸数据集的数据量得到了增强，大大减少了采用Kinect等三维扫描仪手动去获得不同个体以及不同表情的人脸数据的负担，为三维人脸重建和识别等任务提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN119117691A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411313218.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及硅料加工上料设备技术领域，尤其涉及一种硅料加工用的上料装置，包括负压吸料设备，所述负压吸料设备包括负压吸筒，所述负压吸筒顶端设置有负压吸泵，所述负压吸筒底端螺纹对接有对接筒，且对接筒内部安装有电阀门，所述负压吸筒顶端左侧连接有出气管，所述负压吸筒右侧设置有预料设备，所述对接筒内部安装有电阀门。本发明通过负压吸泵启动负压吸筒内形成抽吸负压，通过传输管对料斗内的硅料进行抽吸，当存留至合适数量时，通过梁板翻转打开，即可进行下料操作，保证加工设备上料的精准度，同时，斗筒可对硅料中的杂质进行过滤，保证硅料颗粒的大小均匀性与品质，通过振动器可使斗筒振动，防止堵塞的情况出现。
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公开(公告)号：CN110008992B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201910149458.6
申请日：2019-02-28
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G16H30/00
Abstract: 本发明公开了一种用于前列腺癌辅助诊断的深度学习方法，构建一个含有预训练模型和链式残差池化模块的分割网络模型，对输入的不同尺度的前列腺MR图像进行特征提取和融合，然后使用随机梯度下降算法对所构建的分割网络进行优化得到训练好的模型，再将待分割的前列腺MR图像输入进已训练的模型中，最后将该模型输出的结果通过条件随机场来输出最后的分割结果。本发明方法的分割结果可以辅助医生对前列腺癌进行临床诊断与治疗，有效提高医生的诊断准确率和工作效率。
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