-
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
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：CN119311805B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411854381.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 科讯嘉联信息技术有限公司 , 安徽信息工程学院
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06Q30/01
Abstract: 本发明公开了一种利用强化学习自适应调整交互策略的智能客服方法，包括如下步骤：S1、获取用户输入的自然语言文本，生成多维状态向量；S2、应用实时动态聚类算法对用户进行分组，并更新聚类结果；S3、生成特定状态的动作空间，并结合规则基策略与学习基策略，丰富动作空间；S4、通过图卷积网络聚合邻居节点特征，并提取局部特征；S5、应用图注意力网络对邻近节点特征进行加权，动态分配注意力权重；S6、采用回旋梯式深度探索网络进行交互策略优化，优化动作选择；S7、结合在线学习与经验回放机制，持续更新交互策略，并对动态变化的用户需求作出快速响应。本发明结合强化学习、图神经网络及情感分析技术，实现智能客服交互策略自适应调整优化。
-
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
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。
-
公开(公告)号：CN115662186B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211253757.2
申请日：2022-10-13
Abstract: 本发明适用于计算机领域，提供了一种基于人工智能的车辆避障方法以及系统，所述方法包括：获取危险路段的影像数据，根据所述影像数据检测危险路段的危险信息，所述危险信息包括危险目标的数量信息以及移动信息；当在连续检测周期内，检测到危险目标的移动速度均小于预设速度，且危险目标的移动距离小于第一阈值距离时，估算危险目标靠近危险路段车道的时间，根据所述危险目标靠近危险路段车道的时间向即将经过危险路段的车辆发送第一预警提示指令；本发明的有益效果在于：利用人工智能中的智能识别和检测等技术，将道路的识别和检测与车辆交互结合，能够为车辆在危险路段的驾驶提供较为可靠的参考，应用适用性好。
-
公开(公告)号：CN116222567A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211628647.X
申请日：2022-12-18
Applicant: 安徽信息工程学院
Abstract: 本发明公开了一种便于视障者室内用移动及定位辅助系统，属于移动及定位辅助领域，该系统包括WIFI的室内定位模块、RSSI室内测距模块、AI的语音识别与处理模块、YOLO V4的图像识别模块、基于深度学习的障碍物识别预警算法模块以及手持互动感应设备，初始位置的解算采用基于WIFI的指纹匹配算法，用户也将根据指纹匹配开启手持互动感应设备，从而开始移动及定位辅助服务；先建立一个坐标点与WIFI信号强度向量的映射关系，从而建立一个指纹库。本发明通过结合室内定位设备、室内定位软件到室内定位解决方案等一系列的技术服务，为视障人群的行动不便提供更大帮助，本发明利用WIFI室内定位技术，结合RSSI室内测量技术的支持，打破传统定位系统的困扰。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116030264A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310049314.X
申请日：2023-02-01
Abstract: 本发明公开了一种用于辅助视觉障碍者理解图片的方法及装置，涉及图片处理技术领域，首先获取用户上传图像，并且对图像进行特征提取，然后对图像的特征点数量、图像的特征点分布率、图像高度和图像宽度进行标记，并且计算得出图像判定系数；再设定标准图像判定系数和判定阈值，利用图像判定系数和标准图像判定系数计算得出判定系数，并且将所有的判定系数合成为判定集合，将判定阈值和判定集合进行特征匹配，若相匹配，则将匹配的判定系数所对应的图像数据进行提取；最终将匹配的判定系数所对应的图像数据的文本信息进行提取，并且将文本信息转换为语音信息，并将语音提供给视觉障碍者听，实现自动将图像信息转换给视觉障碍者听的功能。
-
公开(公告)号：CN119311805A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411854381.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 科讯嘉联信息技术有限公司 , 安徽信息工程学院
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06Q30/01
Abstract: 本发明公开了一种利用强化学习自适应调整交互策略的智能客服方法，包括如下步骤：S1、获取用户输入的自然语言文本，生成多维状态向量；S2、应用实时动态聚类算法对用户进行分组，并更新聚类结果；S3、生成特定状态的动作空间，并结合规则基策略与学习基策略，丰富动作空间；S4、通过图卷积网络聚合邻居节点特征，并提取局部特征；S5、应用图注意力网络对邻近节点特征进行加权，动态分配注意力权重；S6、采用回旋梯式深度探索网络进行交互策略优化，优化动作选择；S7、结合在线学习与经验回放机制，持续更新交互策略，并对动态变化的用户需求作出快速响应。本发明结合强化学习、图神经网络及情感分析技术，实现智能客服交互策略自适应调整优化。
-
公开(公告)号：CN115900688B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310049315.4
申请日：2023-02-01
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶的高精度地图视觉定位方法，涉及自动驾驶技术领域，首先获取车辆的初始化位置，然后根据车辆的初始化位置，采集车辆四周的环境图像，且将采集到的环境图像进行处理，得到图像综合数据，再对环境图像进行预处理，预处理的过程包括对环境图像进行特征提取，分割和匹配，最后测量此时车辆的行驶速度，并且利用综合图像数据和车辆的行驶速度计算得出危险系数，并且将计算得出的危险系数与设定的标准危险因子进行特征判别，判断是否存在危险，若不存在危险，则无需操作，若存在危险，则需立即减速靠边停车，从而实现了能够对车辆在行驶过程中出现的危险进行精确判定的功能。
-
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
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：CN115900688A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310049315.4
申请日：2023-02-01
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶的高精度地图视觉定位方法，涉及自动驾驶技术领域，首先获取车辆的初始化位置，然后根据车辆的初始化位置，采集车辆四周的环境图像，且将采集到的环境图像进行处理，得到图像综合数据，再对环境图像进行预处理，预处理的过程包括对环境图像进行特征提取，分割和匹配，最后测量此时车辆的行驶速度，并且利用综合图像数据和车辆的行驶速度计算得出危险系数，并且将计算得出的危险系数与设定的标准危险因子进行特征判别，判断是否存在危险，若不存在危险，则无需操作，若存在危险，则需立即减速靠边停车，从而实现了能够对车辆在行驶过程中出现的危险进行精确判定的功能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.03 seconds)
