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公开(公告)号：CN109308697B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201811087765.8
申请日：2018-09-18
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习算法的树叶病害识别方法，属于图像处理技术领域。本发明首先对采集的树叶样本图像进行灰度化、图像增强和去噪等预处理操作；然后通过自适应阈值算法对预处理后的图像进行分割，有效地表征样本图像的纹理信息；选择RGB颜色空间提取样本图像的颜色特征，同时依据灰度共生矩阵提取分割图像的纹理特征；最后选择支持向量机模型利用交叉验证算法对样本图像进行分类识别，先采用网格寻优法对SVM模型的主要参数进行优化，再选取识别准确率最优的参数建立SVM分类识别模型。本发明可以通过训练使得计算机能够自动识别树叶的病虫害，极大的减少了空间和时间开销，也提高了识别的精度，具有快速、准确和鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN109308697A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811087765.8
申请日：2018-09-18
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习算法的树叶病害识别方法，属于图像处理技术领域。本发明首先对采集的树叶样本图像进行灰度化、图像增强和去噪等预处理操作；然后通过自适应阈值算法对预处理后的图像进行分割，有效地表征样本图像的纹理信息；选择RGB颜色空间提取样本图像的颜色特征，同时依据灰度共生矩阵提取分割图像的纹理特征；最后选择支持向量机模型利用交叉验证算法对样本图像进行分类识别，先采用网格寻优法对SVM模型的主要参数进行优化，再选取识别准确率最优的参数建立SVM分类识别模型。本发明可以通过训练使得计算机能够自动识别树叶的病虫害，极大的减少了空间和时间开销，也提高了识别的精度，具有快速、准确和鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN119010382A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411149786.3
申请日：2024-08-21
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了基于高阶伪厄密的双接受型无线电能传输系统，属于无线电能传输技术领域。本发明接收装置的接收线圈L2与等效损耗内阻r2串联形成一支路，接收线圈L3与等效损耗内阻r3串联形成一支路，两支路并联连接后，连接谐振电容C2，谐振电容C2经整流电路连接负载。本发明接收线圈L2、L3并联式连接相当于向系统中加入了一个辅助线圈，发射线圈L1和接收线圈L2、L3发生的耦合可等效为直接与接收线圈L2耦合，而接收线圈L3充当辅助线圈有着增强磁场的作用，且接收线圈并联式连接使L2和L3之间的耦合系数k不再受发射线圈和接收端耦合系数k0的限制，降低了临界耦合条件，实现了全距离范围内鲁棒性无线电能传输。
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公开(公告)号：CN118399616A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410481384.7
申请日：2024-04-22
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种具有高适应度的非传统PT供电系统及参数确定方法，属于无线电传输技术领域。本发明接收线圈经电容连接附加电感，附加电感连接整流电路，整流电路的输出端连接BOOST变换器；发射端的发射线圈和接收线圈为不对称结构，不对称的线圈结构对电压进行第一次升压，经过附加电感进行第二次升压，交流电经过整流电路转变为直流电，再经过BOOST变换器进行第三次升压。本发明在稳定供电的基础下，秉承着传统PT对称无线电路模型的优势，增加了系统原本不具备的高适应性能，并在遗传算法的优化下，整个系统能够在各种不确定因素下稳定地、有针对性地给有不同需求的供电设备充电。
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公开(公告)号：CN110070074B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910377894.9
申请日：2019-05-07
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/16 , G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种构建行人检测模型的方法，属于图形处理技术领域。本发明的一种构建行人检测模型的方法，先从数据库中随机选取行人图像并对行人图像的头部进行标注作为标签文件，再将选取的行人图像划分为训练集、测试集和验证集；而后对训练集进行聚类分析得到新的先验框，再对YOLOv3网络进行网络结构调整；然后利用YOLOv3网络对训练集进行训练得到行人检测模型，再利用验证集对行人检测模型进行评估，最后利用测试集对行人检测模型进行测试。本发明的目的在于克服现有技术中，当监控场景下的行人处于密集状态时，行人检测结果不准确的不足，提供了一种构建行人检测模型的方法，可以解决行人检测时的行人遮挡问题，提高行人检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110378435B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910674376.3
申请日：2019-07-25
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别的方法，属于计算机视觉领域。该方法包括以下步骤：S1：对样本进行预处理；S2：搭建卷积神经网络，基于VGG16卷积神经网络模型，搭建包含归一化层和全局平均池化层的改进的卷积神经网络模型，并采用Adam算法对模型进行求解；S3：训练卷积神经网络模型，卷积基层的初始参数采用VGG16模型在ImageNet数据集上训练好的参数；S4：对测试样本进行预测并输出。本发明提出的改进的卷积神经网络提高了对苹果叶片病害的识别准确率，并且新型卷积神经网络极大地减少了训练参数，训练时间短、效率高，对苹果叶片病害的识别奠定了较好的基础。
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公开(公告)号：CN110378435A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910674376.3
申请日：2019-07-25
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别的方法，属于计算机视觉领域。该方法包括以下步骤：S1：对样本进行预处理；S2：搭建卷积神经网络，基于VGG16卷积神经网络模型，搭建包含归一化层和全局平均池化层的改进的卷积神经网络模型，并采用Adam算法对模型进行求解；S3：训练卷积神经网络模型，卷积基层的初始参数采用VGG16模型在ImageNet数据集上训练好的参数；S4：对测试样本进行预测并输出。本发明提出的改进的卷积神经网络提高了对苹果叶片病害的识别准确率，并且新型卷积神经网络极大地减少了训练参数，训练时间短、效率高，对苹果叶片病害的识别奠定了较好的基础。
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公开(公告)号：CN110363253A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910676299.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的热轧带钢表面缺陷分类方法，属于计算机深度学习领域。本发明首先从NEU数据库中获取热轧带钢表面缺陷典型图像样本，并对样本进行预处理；然后搭建卷积神经网络VGG16模型，基于VGG16模型并结合SGD或Adam优化算法，搭建若干种用于热轧带钢表面缺陷的分类模型；然后基于搭建的若干种分类模型，对步获取的热轧带钢表面缺陷典型图像样本进行识别分类；然后对若干种分类模型所得的结果进行评价，得出最优的分类模型；最后基于最优分类模型，进行热轧带刚表面缺陷分类。本发明的方法识别热轧带钢表面缺陷的准确率高，分类速度快，能够有效地应用于现场实时检测热轧带钢的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN110070074A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910377894.9
申请日：2019-05-07
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种构建行人检测模型的方法，属于图形处理技术领域。本发明的一种构建行人检测模型的方法，先从数据库中随机选取行人图像并对行人图像的头部进行标注作为标签文件，再将选取的行人图像划分为训练集、测试集和验证集；而后对训练集进行聚类分析得到新的先验框，再对YOLOv3网络进行网络结构调整；然后利用YOLOv3网络对训练集进行训练得到行人检测模型，再利用验证集对行人检测模型进行评估，最后利用测试集对行人检测模型进行测试。本发明的目的在于克服现有技术中，当监控场景下的行人处于密集状态时，行人检测结果不准确的不足，提供了一种构建行人检测模型的方法，可以解决行人检测时的行人遮挡问题，提高行人检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109581589A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910057332.6
申请日：2019-01-22
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种单光子偏振转换方法，属于波导量子电动力学领域。针对现有技术中实现单光子偏振转化需要多个原子或腔辅助，继而不得不调控多个耦合参数且存在多个耗散通道的问题，本发明提供一种单光子偏振转化方法，它包括将半无限波导与Lambda型三能级系统进行耦合，半无限波导一端为入射端，另一端为反射端，反射端沿半无限波导方向与Lambda型三能级系统的距离定义为a；假设偏振为水平的单光子经入射端发射至半无限波导中，在此定义θ＝ka；若θ＝(n+1/2)π，则反射光子变为垂直偏振光，若θ＝mπ，则反射光子偏振保持为水平，这里，m和n是不小于0的任意整数。本发明只需一个Lambda型三能级系统与半无限波导进行耦合，无需多个原子或腔辅助，提高成功率，过程能耗低，节约成本。
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