公开(公告)号：CN117493973A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311547102.0

申请日：2023-11-20

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 王玉堂 ,  宁超鑫 ,  汪凯 ,  范孝宇

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/00 ,  G06N3/08 ,  G06F40/205

Abstract: 本发明公开了一种基于生成式人工智能的社交媒体负面情绪识别方法，属于人工智能领域。所述方法包括：收集社交媒体中的文本数据，所述文本数据包括社交媒体中的帖子、评论、消息；使用生成式人工智能模型对收集的文本数据进行预处理，所述预处理步骤包括文本清洗、分词、去停用词、语义标注；使用预处理后的文本数据训练负面情绪识别模型；使用训练好的负面情绪识别模型对社交媒体中的文本数据进行负面情绪识别。同时，还基于多模态数据融合技术实现了对图片、音频、视频数据的情绪识别。本发明提高了社交媒体中负面情绪识别的准确性、实时性、高效性、全面性，为用户提供了更好的心理健康保障。

公开(公告)号：CN117495557A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311391788.9

申请日：2023-10-25

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 范孝宇 ,  宁超鑫 ,  王玉堂

IPC: G06Q40/04 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络预测股票的系统，属于股票价格预测领域，所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、模型建立模块、预测输出模块和评估反馈模块，其中，数据采集模块采集股票数据，数据预处理模块对数据进行预处理，模型建立模块基于卷积神经网络建立模型并进行训练和调整，预测输出模块根据卷积神经网络模型输出预测值并与实际值进行对比，评估反馈模块评估预测准确率、误差率，并根据评估指标对卷积神经网络模型进行优化更新。本发明通过卷积神经网络构建了一个可以自评估、去噪能力强、网络结构和参数优化的股票预测系统，提高了预测股票的准确性和稳定性，进而提高了投资者的决策水平和收益率。

公开(公告)号：CN117657136A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311673140.0

申请日：2023-12-07

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 范孝宇 ,  程宇涵 ,  沈成然

IPC: B60W30/14 ,  B60L15/20 ,  B60R1/24

Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种新能源汽车自适应巡航系统及巡航方法，包括车载摄像头、计算机视觉模块、无线通信模块、人机交互模块、多目标自适应巡航控制模块、电机控制模块和电机。相较于传统方法，该系统利用计算机视觉技术提高了ACC系统对环境信息的感知能力，增强了ACC系统对复杂道路条件的适应性，利用无线通信技术提高了ACC系统对前方车辆状态的获取精度，增强了ACC系统对突发情况的响应能力，利用多目标自适应巡航控制算法实现了ACC系统对多个控制目标的协调优化，增强了ACC系统对不同需求的满足能力，且其电机控制模块提高了ACC系统对新能源汽车动力系统的控制效率，增强了ACC系统对节能环保的贡献能力。

公开(公告)号：CN119722504A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411651642.8

申请日：2024-11-19

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 范孝宇 ,  秦超杰 ,  陈明武 ,  廉梦奇

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06V10/44 ,  G06V10/60 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的图像实时去噪和增强方法，包括如下步骤：利用多种传感器并行采集不同模态的图像数据，并通过传感器协同工作捕捉动态场景特征；对采集的多模态图像数据进行自适应划分，依据环境因素评估各子区域的特性，动态确定其处理优先级；针对不同子区域，动态选择最适合的深度神经网络架构进行并行处理；结合图像的时序特性，通过自适应时间窗口调整处理频率；对去噪和增强后的子区域进行像素级动态融合；通过实时反馈机制对处理参数进行调整，实现对神经网络模型的增量优化和微调，最终输出高质量的图像数据。本发明旨在通过多模态数据采集、自适应划分和实时优化，提升动态环境下的图像质量。

公开(公告)号：CN117450993A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311326380.3

申请日：2023-10-13

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 范孝宇 ,  王玉堂 ,  程宇涵

IPC: G01C3/00 ,  G06T7/55 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种基于双目计算机视觉技术实时测距的系统，属于图像处理领域。所述系统包括两个摄像头、图像处理单元、显示单元，所述两个摄像头分别与所述图像处理单元连接，所述显示单元与图像处理单元连接，其中，两个摄像头用于从不同的角度拍摄同一物体或场景；图像处理单元用于接收并处理所述两个摄像头的传输的图像信号；显示单元用于根据所述图像处理单元处理的结果显示测距结果。同时，还基于上述系统提供了一种基于双目计算机视觉技术实时测距的方法。本发明提高了测距的实时性和高精度，实现了测距的多样化与可视化。

公开(公告)号：CN118411750A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410582824.8

申请日：2024-05-11

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 陈捷 ,  范孝宇 ,  吴之兰

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明公开了一种基于多维情感识别的智能监控系统，属于情感分析领域。所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、情感识别模块、情感维度拓展模块、动态情感地图模块、自适应学习模块；数据采集模块收集多模态数据后通过数据预处理模块进行预处理；情感识别模块和、情感维度拓展模块分别对预处理后的数据进行情感识别和情感维度的拓展和分析；动态情感地图模块根据情感识别和分析的结果生成动态情感地图；自适应学习模块根据不同场景和个体反应历史，调整情感识别模块和情感维度拓展模块的参数。本发明提高了情感分析的准确性和复杂情绪的识别能力、可在多人场景下有效区分和分析个体的情感状态、实现了动态和实时的情感反馈。

公开(公告)号：CN117312954A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311284785.5

申请日：2023-10-07

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 王玉堂 ,  范孝宇 ,  宁超鑫 ,  廉梦奇

IPC: G06F18/241 ,  G06F40/154 ,  G06F40/146 ,  G06F40/30 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于递归神经网络识别青少年负面信息的系统，属于人工智能和心理健康领域。所述系统包括数据获取模块、数据转换模块、数据编码模块、数据评分模块、数据干预模块。同时，基于上述系统提出了一种基于递归神经网络识别青少年负面信息的方法。本发明从社交媒体平台获取青少年用户发布的文本信息后，通过对文本信息的语义解析、树状结构或图状结构转换、语义编码、评分一系列操作后识别文本信息中的负面信息和负面倾向，并提前制定以及执行干预策略。本发明利用递归神经网络对文本信息进行深层次的语义分析，更准确地识别出负面信息和负面倾向，更及时地为青少年提供帮助，保护了青少年的身心健康。