公开(公告)号：CN119273704A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411807262.9

申请日：2024-12-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  马业成 ,  汪帮俊 ,  贾兆红 ,  黄勇

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种显著性参考和解耦的食管肿瘤CT影像扩散分割方法，通过结合显著性伪标签和扩散去噪网络，提高肿瘤分割的准确性。首先，对食管肿瘤CT图像进行预处理，并生成显著性伪标签，增强网络对肿瘤区域的关注。然后，构建显著性参考的分割网络和扩散去噪网络，采用条件扩散模型逐步加噪和去噪还原图像。设计了分割与去噪任务解耦的多任务学习框架，通过一致性约束确保任务之间的协同优化。通过联合优化交叉熵损失、Dice损失、均方误差和一致性损失，提高分割性能。实验结果表明，该方法能有效提升食管肿瘤的分割精度，具有较强的临床应用潜力。

公开(公告)号：CN119206563A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411097071.8

申请日：2024-08-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  张子豪 ,  王科

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06F16/36 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于多重提示学习的弱监督视频异常检测方法，包括：1)将视频数据通过视频特征提取器提取得到原始特征；2)将原始特征输入到全局‑局部时间依赖性网络获得时间增强特征；3)将标签文本分别通过知识图谱和待学习提示获得两种不同的提示信息；4)将两种提示信息与时间增强特征进行跨模态融合；5)将时间增强特征通过片段分类器获得片段异常得分，通过设计损失函数来优化网络实现视频的异常检测任务。本发明只利用视频级标签，通过构造自注意力的双分支结构来提取片段的全局和局部时间依赖关系，并通过两种不同方式提取文本提示信息与片段特征进行跨模态融合，补充了视频的异常信息，有效提升了视频异常检测的准确度。

公开(公告)号：CN119027317A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411513371.X

申请日：2024-10-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  陈咏夷 ,  梁栋 ,  贾兆红

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分方法，与现有基于扩散模型的技术相比，该方法解决了全局与局部信息建模不平衡以及空间细节恢复不足的问题，特别是在处理高频特征时，使得重建的图像在细节上不够清晰。本发明包括以下步骤：低分辨率高光谱图像的获取及预处理、构建基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分模型、训练基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分模型、高光谱超分辨率结果获取。本发明利用Diffusion Transformer扩散模型，通过动态调整注意力分布，增强模型处理复杂多样噪声模式的能力，确保在不同噪声水平下都能恢复出高质量图像，更好地保持细节和光谱一致性，同时实现更少的计算开销。

公开(公告)号：CN118348787A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410447836.X

申请日：2024-04-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王辛迪 ,  张博文 ,  贾兆红

IPC: G05B13/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于动态场景预测的无人机通信充电混合路径优化方法，包括：构建动态场景系统；构建用户移动模型、数据上载信道模型、无人机充电耗电模型、路径优化目标模型；确定状态集S、动作集A和奖励函数rt；构建联合离线、在线学习优化的第一框架；构建LSTM预测优化的第二框架；根据第一框架、第二框架、状态集S、动作集A和奖励函数rt，结合Double DQN算法求解得到最优路径策略π*。本发明通过联合离线、在线学习的框架和基于长短期记忆网络的场景预测框架，结合深度强化学习方法对无人机的通信充电混合路径进行求解，在数据实时性要求较高的情况下，通过实现对动态场景信息的预测为无人机决策提供有效指引，实现了无人机通信系统的高数据上载效率。

公开(公告)号：CN118334466A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410442240.0

申请日：2024-04-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  关亚虎 ,  王科 ,  叶鸿

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于偏多标记学习的图像标注方法，包括：1)构建特征信息矩阵和逻辑标记矩阵；2)建模分类器相关性和噪声标记矩阵；3)学习全局标记相关性和局部标记相关性，基于最小生成树(MST)技术来获得特征空间的全局流形结构信息，然后将其转换为标记空间，作为全局标记相关性，同时引入一个局部标记流形正则器来捕获局部标记相关性；4)通过迭代优化策略求解模型；5)利用训练好的模型对新的图像进行标记预测，实现对未见图像的标注。本发明使用偏多标记学习来解决图像标注任务，同时利用了全局和局部标记相关性，通过一个协方差正则项来学习分类器相关性，从而有效的提高了图像标注的准确性。

公开(公告)号：CN112364526B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202011376058.8

申请日：2020-11-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  王锐 ,  唐俊

IPC: G06F30/20 ,  G06F111/08 ,  G06F119/12

Abstract: 本发明提供一种基于果蝇算法的模糊批调度方法及系统，将工件的加工时间定义为模糊数，同时批的加工时间受到学习效应和恶化效应的影响，使得算法的结果更加接近实际结果，为企业的决策提供更加准确的理论支持。本发明使用同时考虑尺寸和时间的启发式算法来生成初始解。同时考虑尺寸和时间去选择工件加入批中，既减少了浪费空间，又减小整个工程的完工时间。本发明使用的搜索策略考虑了批在机器上处理位置的差异，可以很好搜索优秀的解空间。为了避免果蝇算法在搜索过程中陷入局部最优，满足一定条件的果蝇种群将会被重新初始化。同时一个精英种群策略被设计，可以更好的探索优秀解空间，大大的提高了算法的运行效率。

公开(公告)号：CN118038086B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410430415.6

申请日：2024-04-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  汪安铃 ,  潘如杭 ,  李家艺 ,  瞿梦雪 ,  贾兆红

IPC: G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06V10/82 ,  G06V10/88

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像方法，所述方法包括以下步骤：获取成对光学遥感影像和SAR影像数据集；构建基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像模型；基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像模型训练；获取待翻译SAR影像数据；获取SAR影像翻译成光学影像结果。与现有技术相比，通过构建多层次的SAR转光学图像模型，充分利用不同尺度下SAR的图像特征的一致性与互补性，保证每一层的图像翻译都是有方向的；同时本发明对每种尺度下的翻译结果进行深度监督，对聚合的多尺度特征进行有效过滤；在二者的协同作用下，最终实现局部纹理保持和全局色调一致的SAR转光学图像。

公开(公告)号：CN117953524A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410139257.9

申请日：2024-02-01

Applicant: 安徽大学 ,  合肥大智慧财汇数据科技有限公司

Inventor： 韩鹏伟 ,  黄振华 ,  贾兆红 ,  张友豪 ,  陈丹丹 ,  胡维炜

IPC: G06V30/412 ,  G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及一种基于多模态信息融合的OCR错误检测方法，包括：对表格图像进行预处理，得到单元格的图像和相应的ORC文本；进行标注，组成带有检测标签的错误检测训练数据集；构建基于多模态的单元格OCR错误检测模型；采用错误检测训练数据集对基于多模态的单元格OCR错误检测模型进行迭代训练；将待检测单元格图像及对应的OCR文本输入训练后的基于多模态的单元格OCR错误检测模型，输出检测结果。本发明通过基于字形卷积网络的文本处理模块与基于残差网络的图像处理模块，将这两部分特征进行维度融合，多模态融合过程结合了来自文本与图像的信息，实现信息补充，拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围，提高基于多模态的单元格OCR错误检测模型的鲁棒性和准确性。

公开(公告)号：CN117631624A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311599311.X

申请日：2023-11-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贾兆红 ,  吴天赋 ,  徐国明

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及一种用于并行批处理机的混合流水车间节能调度方法，与现有技术相比解决了难以实现混合流水车间节能调度的缺陷。本发明包括以下步骤：混合流水车间工作状态的设定；计算构建待加工工件集的最大完工时间和总能耗；构建多目标含并行批处理机的混合流水车间节能调度场景；混合流水车间节能调度方案的生成。本发明通过协同多个种群并引入自适应机制，充分利用解决方案的分布特征中的有用信息指导搜索方向，在复杂场景下也能高效获得满足多目标要求的最佳调度策略。

公开(公告)号：CN117495841A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311633609.8

申请日：2023-12-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 马健 ,  王俊博 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  贾兆红 ,  刘恋国 ,  李志鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明涉及光场图像质量评价领域，本发明公开了一种基于光场解耦的无参考光场图像质量评价方法及系统，包括:利用特殊设计的图像块选择策略，对原始光场图像进行信息筛选和重构，获得质量较高的训练样本；对所述的训练样本利用光场解耦机制，将高纬度的光场图像数据转化为面向神经网络的低纬度输入数据；设计多流卷积神经网络对输入数据进行特征提取，学习光场图像中的空间质量信息、角度质量信息以及空间角度一致性信息；基于融合后的特征信息获得质量预测值；本发明利用解耦思想结合多流卷积神经网络提取光场图像的质量相关特征，对光场图像的质量评价更贴近人眼主观评价，相比其他评价方法，在多个公开数据集上准确度更高。