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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111680964A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010402926.9
申请日：2020-05-13
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明提供了一种课堂实时考勤方法及系统，包括如下步骤：创建考勤表；读取考勤表中的考勤信息；依据考勤信息进行考勤，得出考勤结果，本发明的一种课堂实时考勤方法，通过依据考勤表中的考勤信息对教室内的学生进行考勤，考勤效率高，减少课堂时间的占用，考勤准确度高，避免造成学生拥堵。
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公开(公告)号：CN111517034A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010388293.0
申请日：2020-05-09
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种自动分类垃圾桶及其分类方法和系统，垃圾桶包括桶体、垃圾图像采集箱、垃圾回收桶和控制分类装置，首先通过垃圾图像采集箱对放入的垃圾进行图像采集，然后将采集到的垃圾信息传入到控制分类装置中，控制分类装置中包括控制系统和嵌入在控制系统中训练完成的VGG16卷积神经网络模型，利用训练后的VGG16卷积神经网络模型对垃圾图像处理和垃圾种类识别，实现对垃圾进行分类，并将识别后的垃圾分类信息传输给控制系统，在控制系统的作用下，将垃圾自动置入相应的垃圾回收桶内，实现了垃圾的自动分类，从源头上提高了自动分类垃圾桶的智能化，实现真正的自动分类，减少人为的操作，提高了自动分类垃圾桶分类的精确性。
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公开(公告)号：CN111680564B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010388048.X
申请日：2020-05-09
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/75
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种全天候行人重识别方法、系统、设备及存储介质，包括如下步骤，采集行人的可见光图像和红外图像，构建行人图像数据库；通过多光谱融合算法对数据库中的可见光图像和红外图像进行融合，并对融合后的图像进行检测，得到检测图像数据集；将检测图像数据集输入预设的行人重识别模型进行训练，得到训练后的行人重识别模型；将待匹配行人图像输入训练后的行人重识别模型，获取行人重识别结果；本发明通过采集行人的可见光图像及红外图像，并通过多光谱融合算法对可见光图像及红外图像进行融合，结合红外图像采集和可见光图像采集的优点，防止暗光、遮挡等情况，能够进行全天候的行人重识别。
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公开(公告)号：CN113989848A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111283816.6
申请日：2021-11-01
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种具有高外观适应的无监督行人重识别方法、系统及装置，通过采集无标记行人的可见光图像，通过多标签分类算法对数据库中的单类别标签和高外观适应图像进行融合，构造融合的分类网络架构，并对融合后的图像进行储存和预测；结合单、多标签融合的高外观适应的优点，解决了对目标数据进行注释的繁重工作、无监督适应性能较差等情况，能够进行外观适应的无监督行人重识别，结合无需人为标注图像和更适用于现实场景的优点，解决了对目标数据进行注释工作的繁重、现实场景可扩展性等情况，能够进行自行外观适应的无监督行人重识别。
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公开(公告)号：CN111680564A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010388048.X
申请日：2020-05-09
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种全天候行人重识别方法、系统、设备及存储介质，包括如下步骤，采集行人的可见光图像和红外图像，构建行人图像数据库；通过多光谱融合算法对数据库中的可见光图像和红外图像进行融合，并对融合后的图像进行检测，得到检测图像数据集；将检测图像数据集输入预设的行人重识别模型进行训练，得到训练后的行人重识别模型；将待匹配行人图像输入训练后的行人重识别模型，获取行人重识别结果；本发明通过采集行人的可见光图像及红外图像，并通过多光谱融合算法对可见光图像及红外图像进行融合，结合红外图像采集和可见光图像采集的优点，防止暗光、遮挡等情况，能够进行全天候的行人重识别。
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