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公开(公告)号：CN115523864A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211285603.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及轴类零件测量技术领域，具体为一种基于DIC的轴零件尺寸测量装置，包括伺服电机，所述伺服电机的底部安装有电机底座，所述伺服电机的顶部安装有定位激光发生器，所述伺服电机的输出端安装有三爪卡盘，所述三爪卡盘的顶部设置有操作杆，所述伺服电机的一侧设置有背景板，所述背景板的后部设置有支撑架，所述支撑架的一侧安装有定位柱。本发明启动定位激光发生器，再调整伺服电机与移动丝杠座之间的位置，将激光发生器发射的定位激光对准在探针止推杆侧面的定位中线上，从而保证伺服电机的中线能够和探针头的中点重合，这样才能够需要测试的轴零件能够与探针头对准，进而保证测量结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117115715A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311142354.5
申请日：2023-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/62 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于流重构和帧预测结合的视频异常检测方法，包括以下步骤：获取训练样本、帧数据处理、重构网络模型训练、预测网络训练以及使用训练好的模型进行测试并判断当前帧图像是否为异常帧；本发明基于流重构和帧预测结合的视频异常检测方法，分别使用基于TransUNet改进的多级记忆网络和条件变分自编码器训练，首先，捕获了视频帧和光流之间的高度相关性，其次，重构的正常流通常具有较高的质量，预测模块能够以较小的预测误差成功预测未来框架，最后，重构误差扩大了预测误差，使异常更容易被发现，从而能获得准确性和鲁棒性较高的异常检测结果。
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公开(公告)号：CN117409442A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311343313.2
申请日：2023-10-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像识别的手势识别控制系统，包括设备主体、暗光识别模组、图像抠图识别模组和图库对比模组，暗光识别模组用于在外部环境光线较为昏暗的情况下快速识别拍摄手势图片，暗光识别模组包括亮度感应模块、补光模块和夜视摄像模块，设备主体内设有图像抠图识别模组；本发明通过亮度感应模块感应到环境光亮度低后启动补光模块和夜视摄像模块在昏暗环境中准确拍摄手势图像再进行分析识别，解决了手势识别控制系统在暗光环境中无法准确拍摄识别出手势轮廓的问题，通过手势抠图模块将手势轮廓从背景中扣出再进行识别分析，通过图像对比模块将模糊的手势图像与存储的手势图像进行对比根据相似程度进行匹配手势识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114132660A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111550902.9
申请日：2021-12-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开农村太阳能供电的智能垃圾分类投放装置，包括四个独立的垃圾箱体，每个垃圾箱体的侧壁上安装有舵机，舵机由舵机控制系统进行工作控制，舵机控制系统与控制系统连接，控制系统连接有红外线感应模块、语音识别模块和语音播放模块，红外线感应模块与语音识别模块连接，舵机、控制系统、红外线感应模块、语音识别模块和语音播放模块均与太阳能板供电系统连接，红外线感应模块用于感应附近的人和动物、控制语音识别模块的启动；语音识别模块用于识别投放垃圾者的说话内容；语音播放模块播放垃圾分类常识、宣传信息。本发明使农村住户能够根据提示按照分类准确进行垃圾投放，并宣传垃圾分类常识，省时省力，从而提高了垃圾分类的效率。
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公开(公告)号：CN117173412A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311142359.8
申请日：2023-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于CNN和Transformer融合网络的医学图像分割方法，包括步骤一、获取训练数据集，步骤二、数据集预处理，步骤三、网络训练，步骤四、训练后处理，步骤五、特征向量连接和解码处理；本发明将CNN和Transformer融合起来，充分发挥两者的优势通过CNN提取图像的局部特征和空间信息，将其转化为具有语义信息的特征图，Transformer能够通过自注意力机制对这些特征进行全局上下文的建模和关联，可以实现医学图像分割中更好地捕捉图像的局部和全局信息，提高分割结果的准确性和鲁棒性，实现端到端的高精度分割算法，减轻后期医学图像分析的负担。
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公开(公告)号：CN116954468A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310996838.X
申请日：2023-08-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F3/04883 , G06F3/0484 , G06F3/041 , G06F3/045
Abstract: 本发明公开一种双指按压截屏系统，包括识别判断模块和执行截屏模块，所述识别判断模块包含按压检测模块、指数识别模块、间距判断模块和指令生成模块，所述执行截屏模块包含指令识别模块、截屏捕获模块和图像保存模块，控制方法包括步骤一、按压数据获取判断，步骤二、识别手势并生成指令，步骤三、指令识别并截屏；本发明通过系统对两指按压的力度和两指间距的识别判断，可以实现两指按压截屏，方便快捷，同时阈值的设置可减少双指并拢的触摸截屏方式产生的干扰而导致误判的情况，为用户提供更加自然、直观和丰富的交互体验，也为智能设备的发展带来了新的可能性和机遇。
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