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公开(公告)号：CN117372437A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311675968.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/11 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种用于面神经麻痹智能化检测与量化方法，包括以下步骤：S1：构建面神经麻痹患者面部图像数据集；S2：获取面部关键点数据，裁切面部识别区域为六个部分，确定其中同侧异常三个不同部分，将其标准化后的三个不同部分分别输入三个不同部分训练的分割网络模型中，输出三个部分分割出的异常掩膜，通过异常掩膜获取异常区域；S3：计算出每个部分分割出的异常区域与对应正常区域的差异值；S4：设置分割出的面部异常掩膜透明度，分别贴回到三个异常部分图像，拼接三组异常部分与对应正常部分图像后显示。还公开了一种用于面神经麻痹智能化检测与量化系统。本发明能够有效地提取人脸五官纹理特征，提高了面神经麻痹识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118120473A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410548953.5
申请日：2024-05-06
Applicant: 安徽农业大学 , 合肥哈工图南智控机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于茶叶的采摘装置，包括围成框架结构的滑杆装置、架设滑杆装置的可移动架构、基座、识别装置、采摘执行器，基座安装在滑杆装置上，识别装置与采摘执行器安装在基座下部；所述识别装置包括相机支架、RGB相机，RGB相机通过相机支架安装在基座下部；所述采摘执行器包括电动伸缩杆、套筒、红外传感器、末端执行器，套筒安装在电动伸缩杆的下方，套筒内固定位置安装红外传感器，套筒的末端安装末端执行器。还公开了一种利用该采摘装置的采摘方法。通过上述方式，本发明能够提高茶叶的自动化采摘效率并且解决对于传统的茶叶采摘方法在真实的茶叶环境下会出现采摘点无效的问题。
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公开(公告)号：CN118864828A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411350790.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重建特征和双重知识蒸馏的目标检测方法，包括以下步骤：S1：构建并训练教师模型至收敛，保存最佳模型的参数；S2：构建并初始化学生模型；S3：经过所述学生模型提取不同层次的学生特征图，将学生特征图从空间域转换到频域，设计选择性高通滤波器，重建学生模型特征图；S4：利用教师模型特征图和重建后的学生模型特征图，构建频域蒸馏和全局关系蒸馏，并构建相应的损失函数；S5：结合频域蒸馏和全局关系蒸馏构建双重知识蒸馏损失函数，最小化总的知识蒸馏损失函数，保留最佳训练参数；S6：将待检测图像数据输入到训练好的学生模型中，进行回归预测。还公开了一种基于重建特征和双重知识蒸馏的目标检测系统。
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公开(公告)号：CN117035044B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311291335.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于输出激活映射的过滤器剪枝方法，包括以下步骤：S1：设定超参数；S2：预训练初始模型得到基线模型，作为当前需要剪枝的模型；S3：对当前需要剪枝的模型运行基于相关性和冗余度的过滤器综合评价准则；S4：根据每个卷积层的过滤器排名，修剪每层相应数量的贡献较小的过滤器；S5：对剪枝后的模型进行再训练以此恢复精度下降；S6：判断每层剩余过滤器的数量是否已经达到每层需要保留的过滤器的数量，直至模型剪枝完毕。还公开了一种基于输出激活映射的过滤器剪枝方法的图像分类系统及其边缘设备。本发明从相关性和冗余度两个方面综合评价过滤器贡献以此进行过(56)对比文件Zi Wang et al..Convolutional NeuralNetwork Pruning with StructuralRedundancy Reduction《.arxiv.org》.2021,第1-10页.HongFang Zhou et al..Featureselection based on conditional mutualinformation: minimum conditionalrelevance and minimum conditionalredundancy《.Applied Intelligence》.2019,第883-896页.陈程军;毛莺池;王绎超.基于激活-熵的分层迭代剪枝策略的CNN模型压缩.计算机应用.2020,(05),全文.夏海峰;袁晓彤.模型压缩中的对抗鲁棒性实验分析.陕西师范大学学报(自然科学版).2020,(02),全文.严阳春 等.基于权重关联性的卷积神经网络模型剪枝方法《.小型微型计算机系统》.2021,第42卷第1500-1504页.宋非洋 等.基于MobileNetV3的结构性剪枝优化《.自动化与信息工程》.2019,第40卷第20-25页.
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公开(公告)号：CN117035044A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311291335.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于输出激活映射的过滤器剪枝方法，包括以下步骤：S1：设定超参数；S2：预训练初始模型得到基线模型，作为当前需要剪枝的模型；S3：对当前需要剪枝的模型运行基于相关性和冗余度的过滤器综合评价准则；S4：根据每个卷积层的过滤器排名，修剪每层相应数量的贡献较小的过滤器；S5：对剪枝后的模型进行再训练以此恢复精度下降；S6：判断每层剩余过滤器的数量是否已经达到每层需要保留的过滤器的数量，直至模型剪枝完毕。还公开了一种基于输出激活映射的过滤器剪枝方法的图像分类系统及其边缘设备。本发明从相关性和冗余度两个方面综合评价过滤器贡献以此进行过滤器剪枝，保证了剪枝后模型优越的图像分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112070771B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010721966.X
申请日：2020-07-24
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HS通道的自适应阈值分割方法、装置和存储介质，该方法包括以下步骤：S1、收集目标图片并存储；S2、对收集到的图片RGB各值进行归一化处理，对所收集照片的进行分区；S3、将图片从RGB空间转换到HSI色彩空间中，对整体图片和各分区图像的H、S通道分量进行读取；S4、建立滑窗对每一分区图像求解该区域的最佳分割阈值，再结合H、S所占权重对最佳分割阈值进行优化，得到最优分割阈值，同时求解该分区的类间方差；S5、若类间方差小于最优分割阈值，则将该分区设为空白区域；以及S6、对分割处理后的各个分区的图像合并得到基于HSI色彩空间的最优阈值分割二值图。本分割方法实现了不同光照条件下的图像进行准确分割。
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公开(公告)号：CN112070771A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010721966.X
申请日：2020-07-24
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HS通道的自适应阈值分割方法、装置和存储介质，该方法包括以下步骤：S1、收集目标图片并存储；S2、对收集到的图片RGB各值进行归一化处理，对所收集照片的进行分区；S3、将图片从RGB空间转换到HSI色彩空间中，对整体图片和各分区图像的H、S通道分量进行读取；S4、建立滑窗对每一分区图像求解该区域的最佳分割阈值，再结合H、S所占权重对最佳分割阈值进行优化，得到最优分割阈值，同时求解该分区的类间方差；S5、若类间方差小于最优分割阈值，则将该分区设为空白区域；以及S6、对分割处理后的各个分区的图像合并得到基于HSI色彩空间的最优阈值分割二值图。本分割方法实现了不同光照条件下的图像进行准确分割。
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公开(公告)号：CN119920448A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510401997.X
申请日：2025-04-01
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成模型的面瘫辅助诊断方法，包括以下步骤：S1、构建正常人脸缺失图像修复的模型框架；S2、加载肖像数据集，采用逐步掩膜优化的两阶段训练方法，训练模型直至收敛；S3、采集面瘫患者的数字图像并对病变部分进行遮蔽，将处理后的图像输入至模型中；S4、对比生成的正常人脸图像与原图，并联合运用结构相似性指数和绝对差分计算差异，获取病变掩膜，并将其贴回原图，得到面瘫标记图；S5、将SWD评估结果作为量化指标，以评估面瘫患者的患病程度。本发明能够利用面瘫患者健康一侧的面部图像生成其康复后的面部图像，并提供相应的量化指标，使得医生能够更直观地评估面瘫的严重程度，并据此制定更为精确的治疗方案。
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公开(公告)号：CN118435788A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410679297.2
申请日：2024-05-29
Applicant: 安徽农业大学 , 合肥哈工图南智控机器人有限公司
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开一种用于茶叶采摘的末端执行装置，涉及农业机器人技术领域，包括底座、伸缩机构、采摘机构和茶叶收集存放机构，伸缩机构包括竖直安装板和滑动组件；采摘机构包括第一驱动组件、套筒、检测组件、切割刀、第二驱动组件和套筒密封盖，套筒安装在第一驱动组件下方，检测组件安装在套筒筒壁上可手动调整位置，第二驱动组件竖直安装在套筒壁外侧，切割刀片安装在第二驱动组件上，套筒的末端安装套筒密封盖；茶叶收集存放机构包括便携式负压泵、收集盒和气泵管道，收集盒安装在便携式负压泵下方，气泵管道安装在收集盒下方与采摘机构的套筒相连接；本发明通过控制茶叶进入套筒的长度来采摘固定长度的茶叶以完成对茶叶的标准化采摘和收集。
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公开(公告)号：CN118120473B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410548953.5
申请日：2024-05-06
Applicant: 安徽农业大学 , 合肥哈工图南智控机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于茶叶的采摘装置，包括围成框架结构的滑杆装置、架设滑杆装置的可移动架构、基座、识别装置、采摘执行器，基座安装在滑杆装置上，识别装置与采摘执行器安装在基座下部；所述识别装置包括相机支架、RGB相机，RGB相机通过相机支架安装在基座下部；所述采摘执行器包括电动伸缩杆、套筒、红外传感器、末端执行器，套筒安装在电动伸缩杆的下方，套筒内固定位置安装红外传感器，套筒的末端安装末端执行器。还公开了一种利用该采摘装置的采摘方法。通过上述方式，本发明能够提高茶叶的自动化采摘效率并且解决对于传统的茶叶采摘方法在真实的茶叶环境下会出现采摘点无效的问题。
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