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公开(公告)号：CN118135596A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410270335.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V30/42 , G06V30/413 , G06T5/50 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一个文档印章图像的去印章方法，包括：1导入图片；2使用深度学习方法检测图像中的印章位置并返回印章位置坐标；3根据坐标在原图上将印章所在区域裁剪保存，并将原印章位置逐像素遍历更改为白色像素；4对裁剪保存的印章区域图片进行像素聚类，得到印章主体像素值，文字像素值以及图片背景像素值；5根据三类像素值，通过设计的八邻域判别法对印章区域像素值进行替换；6将处理后的印章区域图片与原始裁剪图片融合得到最终输出图像。本发明通过预训练后的深度学习网络精确定位印章位置，实行精确裁剪，通过像素值聚类分析以及八邻域判别方法在保证印章信息去除的同时极大程度保证文字内容的完整性，从而提高OCR识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117454119A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311610514.4
申请日：2023-11-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及基于动态多图和多维注意力时空神经网络的城市轨道客流预测方法，与现有技术相比解决了复杂交通环境下难以生成动态时序多图导致预测精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：构建城市轨道网络；构建城市轨道网络下基于动态多图的空间模型；构建基于客流时间序列的时空多维注意力模型和自注意力门控循环单元；城市轨道客流预测结果的获得。本发明采用了基于动态多图和多维注意力时空神经网络的技术，能够更好地捕捉客流数据的时空相关性；通过生成动态图来描述地铁站点间客流的动态空间相关性，能够更好地反映客流数据的空间特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115574825A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211299635.7
申请日：2022-10-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习策略迭代技术的城市路网路径规划方法，与现有技术相比解决了极端路网环境下难以保证路径规划方法稳定收敛的缺陷。本发明包括以下步骤：城市路网数据模型的构建；路网环境中强化学习模型要素的设计；正常状态下城市路网最优路径的生成；城市极端路网环境下最优路径的生成。本发明通过对极端路网环境下(通行压力为0)路径规划方法的收敛性问题进行改进与优化，探索了方法在上述环境下的收敛条件和关键超参数取值的相互关系，利用启发性知识减少了奖励函数要素取值设计的随机性，保证了在任何路网环境下都能够迅速地探索到最优路径。
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公开(公告)号：CN116189461A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310474045.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及交通管控领域，尤其涉及考虑碳排放的交叉口交通管控方法、系统和存储介质。本发明中的考虑碳排放的交叉口交通管控方法首先结合等效系数计算当前交叉口各行驶方向上的流量比；然后计算信号周期和信号周期内各相位中的有效绿灯时间。该方法可通过调整等效系数基于交叉口实际情况进行交通管控，有利于提高高能耗车辆更多的行驶方向上的车辆通行效率，降低车辆损失时间，且该管控方法可用于制定任何交叉口的信号灯控制方案，实现符合交叉口最低碳排放的信号灯控制方案的制定。
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公开(公告)号：CN118096587A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311749681.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的文档图像去模糊方法、系统及设备，涉及图像复原与重建领域。本发明首先基于原始清晰文档图像，通过生成模糊核的方式来批量生成模糊程度不一的模糊文档图像；然后将模糊文档图像与对应的原始清晰文档图像构成图像数据集；构建包括残差骨干网络和特征融合模块的卷积神经网络模型；采用图像数据集对卷积神经网络模型进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络模型作为文档图像的去模糊模型；将待去模糊的文档图像输入到去模糊模型中，通过端到端的方式直接输出对应的清晰文档图像。采用本发明方法去除模糊后的文档图像具有较高的内容质量，整体具有良好的视觉感知效果。
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公开(公告)号：CN117521914A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311634508.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种城市轨道交通早高峰乘客出发时间策略优化方法，包括：收集并处理城市轨道交通仿真模拟所需的基础数据；搭建并运行城市轨道交通仿真模拟系统，得到乘客出发时间调整策略；优化乘客出发时间调整策略所涉及的α和β这两个参数，考虑乘客对乘客出发时间调整策略的时间容忍度，通过将乘客出发时间调整策略和时间容忍度进行融合，进一步优化乘客的出发时间。本发明针对城市轨道交通环境，对参数α和β的取值及其相互关系对方法有效性的影响进行分析，引入了时间容忍度，使其更加符合实际情况，提高了有效性和鲁棒性，通过个体乘客出发时间的优化调整，以实现早高峰通勤期间客流压力的均匀分布，并有效减少通勤时间，缓解车站拥堵。
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公开(公告)号：CN116189461B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310474045.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及交通管控领域，尤其涉及考虑碳排放的交叉口交通管控方法、系统和存储介质。本发明中的考虑碳排放的交叉口交通管控方法首先结合等效系数计算当前交叉口各行驶方向上的流量比；然后计算信号周期和信号周期内各相位中的有效绿灯时间。该方法可通过调整等效系数基于交叉口实际情况进行交通管控，有利于提高高能耗车辆更多的行驶方向上的车辆通行效率，降低车辆损失时间，且该管控方法可用于制定任何交叉口的信号灯控制方案，实现符合交叉口最低碳排放的信号灯控制方案的制定。
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