一种应用于矿井巷道的多模态融合建图与定位方法

    公开(公告)号:CN115855045A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211621639.2

    申请日:2022-12-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及矿井巷道建图与定位技术领域,解决了弱特征下且GNSS无法作用的矿井下定位与建图困难的技术问题,尤其涉及一种应用于矿井巷道的多模态融合建图与定位方法,包括以下步骤:获取相机当前帧的图像信息,并从当前帧的图像信息中提取点特征和线特征;根据当前帧的图像信息采用KLT算法和KnnMatch算法分别跟踪当前滑动窗口关键帧的点特征和线特征得到新的视觉点线特征信息;获取激光雷达当前激光帧的点云信息,计算点云信息中每个点的曲率,并根据每个点的曲率划分出边特征和面特征。本发明达到了能够做到高精度实时定位和建图,并且时间上和功耗上均衡的目的。

    一种复合型交错堆叠插层结构石墨烯-铋烯气凝胶、制备方法及应用

    公开(公告)号:CN115020120A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210585330.6

    申请日:2022-05-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开一种复合型交错堆叠插层结构石墨烯‑铋烯气凝胶、制备方法及应用。本发明使铋烯薄片插入到石墨烯片层中,实现了交错堆叠插层结构,其中,每单位厘米厚度上存在80~100个微小单元,且每个微小单元由堆叠的800~900层单层石墨烯与堆叠的80~100层单层铋烯交错构成。本发明的石墨烯‑铋烯气凝胶具有高弹性可压缩性能,在1.5~4.5kPa的应力范围内,具有0.326kPa‑1的高灵敏度;具有稳定的应变‑电响应和超灵敏的检测极限,有效检测低压;具有超级电容特性,在400W·Kg‑1时提供45.55Wh·Kg‑1的能量密度,即使在3600次充放电循环后,循环稳定性也达到89.24%。

    基于注意力机制与轻量级卷积神经网络的奶牛体况评分方法

    公开(公告)号:CN114997725A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210759970.4

    申请日:2022-06-30

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制与轻量级卷积神经网络的奶牛体况评分方法,包括:利用2D可见光摄像机拍摄奶牛尾部图片,得到奶牛体况数据集;构建卷积神经网络模型,并使用奶牛体况数据集进行预训练,得到训练好的卷积神经网络模型;获取待检测的奶牛图片并进行预处理,得到预处理图像;所述预处理包括标准化操作和数据增强;将预处理图像输入训练好的卷积神经网络模型,得到奶牛体况评分结果。本发明以深度学习技术,去除了人工评分主观性强等问题;本发明增加了高效通道注意力机制,加强了网络对奶牛体况的提取能力;同时引入Dropout操作,增强网络的泛化能力。

    一种多维异质结导电网状复合薄膜、制备方法及钙钛矿太阳能电池

    公开(公告)号:CN110970563B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201911298504.5

    申请日:2019-12-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种多维异质结导电网状复合薄膜、制备方法以及采用该复合薄膜作为钙钛矿太阳能电池的电子传输层,该复合薄膜含有纳米尺度的TiO2/SnO2异质结以及二维的Ti3C2TX,采用了在空气中和惰性气氛中可控退火的制备工艺。结果表明,以该复合薄膜为电子传输层的钙钛矿太阳能电池的能量转换效率为17.74‑19.14%,而以纯SnO2为电子传输层的钙钛矿太阳能电池的能量转换效率仅为16.01‑16.83%,而且以该复合薄膜为电子传输层的钙钛矿太阳能电池能在30‑40%的湿度空气中,保持85%的初始性能超过45天,具有更优的稳定性。

    面向农药残留的SERS基底制备方法及检测方法

    公开(公告)号:CN113275583B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202110511842.3

    申请日:2021-05-11

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明特别涉及一种面向农药残留的SERS基底制备方法,A、利用种子生长法制备金纳米棒溶液;B、将金纳米棒溶液与丙氨酸溶液以一定比例混合后静置,得到丙氨酸修饰的金纳米棒溶液;C、将已修饰溶液分别置于不同酸碱环境下,得到不同电性的丙氨酸修饰金纳米棒溶液;D、将不同电性的丙氨酸修饰金纳米棒溶液涂抹在衬底上得到不同电性的SERS基底;并公开了利用该基底进行检测的方法。这里提出一种新的基底材料制备方法,相比其他传统方法,其所制备的基底材料对残留农药分子的吸附效果更强,检测的灵敏度和准确率更高;不同电性的基底材料,可以有针对的采用不同电性基底检测不同电性的残留农药,扩大检测范围,更有针对性。

    一种生物压电式智能口罩及其智能控制方法

    公开(公告)号:CN112933449B

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202110044138.1

    申请日:2021-01-13

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种生物压电式智能口罩,包括口罩本体,口罩本体的两侧设置挂耳和呼吸窗口,呼吸窗口内设有口罩滤芯,口罩滤芯由多层相互绝缘的薄膜构成,每层薄膜自左而右依次由第一电极层、第一芯材层、透气层、第二芯材层、第二电极层组成,所述芯材层采用生物式压电水凝胶,中心位置处设置透明窗口,所述口罩本体上还设置智能控制装置。本发明还公开了一种生物压电式智能口罩的智能控制方法。本发明可在呼吸气压下产生电能,从而有静电吸附灰尘与病毒的功能;同时,本发明通过智能控制装置可实现滤芯的工作电压与人的呼吸气压相匹配,基于数据挖掘技术,预测且补偿工作电压,从而保证长时间使用时,呼吸畅通的过滤性、吸附性及节能性。

    基于自编码器与3D深度残差网络的高光谱图像分类方法

    公开(公告)号:CN112232280B

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202011217994.4

    申请日:2020-11-04

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及基于自编码器与3D深度残差网络的高光谱图像分类方法,与现有技术相比解决了难以进行遥感高光谱图像分类的缺陷。本发明包括以下步骤:训练样本的获取;待训练高光谱遥感影像数据的预处理;堆栈自编码器神经网络模型的搭建和训练;3D深度残差网络的搭建与训练;待分类高光谱遥感影像的获取;待分类高光谱遥感影像的预处理和降维;高光谱遥感影像分类结果的获得。本发明通过搭建堆栈自编码器神经网络模型,对原始高光谱遥感影像进行降维,剔除了冗余信息;通过设计的3D卷积神经网络引入残差网络模块适当增加网络的深度,建立了3D深度残差网络,更加有效的提取了高光谱遥感影像的空谱联合信息,避免了梯度消失、网络退化的问题。

    一种高光谱遥感影像分类方法

    公开(公告)号:CN113705526A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111041936.5

    申请日:2021-09-07

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种高光谱遥感影像分类方法,与现有技术相比克服了有限样本量下高光谱遥感影像特征提取不充分及分类精度不理想的问题。本发明包括以下步骤:高光谱遥感影像的获取和预处理;生成对抗网络的构建和训练;扩充训练样本的获得;构建多尺度残差注意力网络;多尺度残差注意力网络的训练;待分类高光谱遥感影像的获取;高光谱遥感影像分类结果的获得。本发明在训练样本不足的情况下,也能得到较理想的高光谱遥感影像分类结果。

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