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公开(公告)号：CN119334252B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411874420.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多功能计算机视觉检测装置，包括机体和形成在机体内部的检测仓，所述双向伸缩杆的自由端固设有配合目标夹紧的夹臂，所述机体中设置有控制旋座沿轴杆滑动的横向驱动机构；所述方形壳的前后两侧均安装有多个喷头，所述蓄气腔的内部滑动连接有塞盘；两个所述折弯臂相对的一侧竖向滑动安装有CCD相机。本发明中，首先，当产品随旋座转动抬起呈竖直状态时，使两个CCD相机正对目标产品的两个检测面，满足对产品两端检测面的同步检测，达到提高对产品的双面检测效率，其次，当目标产品转动呈竖直状态时，通过控制塞盘沿蓄气腔向下移动，从而有利于通过气吹的方式实现对粘附在产品表面灰尘杂质的高效清除。
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公开(公告)号：CN119334252A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411874420.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多功能计算机视觉检测装置，包括机体和形成在机体内部的检测仓，所述双向伸缩杆的自由端固设有配合目标夹紧的夹臂，所述机体中设置有控制旋座沿轴杆滑动的横向驱动机构；所述方形壳的前后两侧均安装有多个喷头，所述蓄气腔的内部滑动连接有塞盘；两个所述折弯臂相对的一侧竖向滑动安装有CCD相机。本发明中，首先，当产品随旋座转动抬起呈竖直状态时，使两个CCD相机正对目标产品的两个检测面，满足对产品两端检测面的同步检测，达到提高对产品的双面检测效率，其次，当目标产品转动呈竖直状态时，通过控制塞盘沿蓄气腔向下移动，从而有利于通过气吹的方式实现对粘附在产品表面灰尘杂质的高效清除。
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公开(公告)号：CN118672907A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410721431.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 安徽大学 , 安徽长泰科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全检测技术领域，其公开了基于图神经网络模型的数据库用户异常行为检测方法，包括数据采集、特征抽取、用户行为画像构建、异常检测等步骤；本发明通过图神经网络模型，能够学习用户‑行为图中的复杂关系，从而更准确地识别异常行为通过本发明能够实时监测数据库用户的活动，一旦发现潜在的异常行为，系统会自动触发预警机制，从而及时防止可能的数据泄露或其他安全事件；不仅考虑了用户的基本信息和行为日志，还考虑了操作环境等多种因素，能够更全面地描述用户行为，从而提高检测的准确性，同时采用了图神经网络模型，具有较强的学习和推理能力，能够有效地处理复杂的用户行为数据。
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公开(公告)号：CN117830957A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410202527.6
申请日：2024-02-23
Applicant: 安徽大学 , 安徽超远信息技术有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种高速公路抛洒物自动检测方法，涉及智能交通技术领域，通过对高速公路上的异常物品进行检测，并判断异常物品的实时状态，实时状态包括静止状态和运动状态，根据异常物品位置的监测图像，同时基于位移公式，得到时间范围，将时间范围内出现的车辆标记为疑似车辆，对疑似车辆中的威胁场景进行识别，同时获取到异常物品的轮廓和像素值，并在威胁场景中进行匹配，得到车辆信息，减少由于抛洒物与背景进行融合，从而导致的抛洒物未识别出，进而提高抛洒物识别效率和精确度。
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公开(公告)号：CN117542521A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311566464.4
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京启丹医疗科技有限公司 , 安徽大学
IPC: G16H50/30 , G16H30/20 , G16H10/60 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06T7/33
Abstract: 本发明提供基于有限脑部MRI数据的胶质瘤复发预测方法及系统，方法包括：获取并预处理术前MRI数据、复查MRI数据，得到MRI图像数据集，构建并利用MRI配准模型，处理得到术前MRI图像速度场、复查MRI图像速度场，以生成时间间隔图像；构建时序图像预测网络，其中，时序图像预测网络包括：门控循环单元GRU、Transformer模块，求取Transformer模块的查询参数Query、键Key以及值参数Value，据以计算权重，根据权重与值参数Value，进行加权求和，得到图像有效特征，据以编码得到特征向量xt，以利用门控循环单元GRU处理得到预期存活时间。本发明解决了脑部胶质患者生存期预测操作可靠性及准确性差、病灶动态变化捕捉不准确的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409052A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311388475.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京启丹医疗科技有限公司 , 安徽大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供脑部肿瘤图像间可变形配准方法及系统，方法包括：获取患者术前的脑胶质瘤的磁共振图像与术后复发脑肿瘤的磁共振图像，并对两张图像进行预处理得到数据集；构建无监督的多尺度输入的双边金字塔配准模型；以所述训练集中的待配准图像对作为输入，基于所述目标损失函数对所述待训练配准模型进行迭代训练，得到配准模型；将所述测试集的术前和术后复发脑肿瘤图像输入到所述的最优的配准模型中，得到配准后的图像；将配准后的图像与术后复发脑肿瘤图像的肿瘤进行对比参考。本发明解决了配准效率低、配准操作准确性差以及配准算法复杂度较高的技术问题。
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公开(公告)号：CN109859817B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910256615.3
申请日：2019-04-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种食管放射治疗计划中风险器官剂量学评估方法，包括以下步骤：集食管癌病人的VMAT计划数据信息，得到DTH；对DTH的几何特征向量进行降维，得降维后的几何特征向量；建立深度置信网络模型，并完成深度置信网络模型的训练；非线性地拟合剂量特征向量和降维后几何特征向量之间的相关性，得到与降维后的几何特征向量的维度相同的剂量特征向量；通过自动编码器结构的解码层将从步骤五的剂量特征向量重构，得到与降维前的几何特征向量的维度相同的剂量特征向量，最终得到预测危险器官的DVH。本发明还公开一种食管放射治疗计划中风险器官剂量学评估系统。本发明具有显著缩短制定食管癌放疗计划时间以达到减轻物理放疗师的负担的优点。
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公开(公告)号：CN110251076B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910542767.X
申请日：2019-06-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉注意力基于对比度的显著性检测方法，步骤如下：S1、组建一个新的眼动数据集，并获取人眼注视图，对人眼注视图进行归一化处理；S2、在色彩空间中，获取显著性颜色的分量与显著性注意力的最大互信息系数；S3、在色彩空间中，对每个色彩通道的颜色种类进行量化；S4、在量化后的色彩通道中，根据所述最大互信息系数设置颜色权重，计算像素的显著性。本发明还公开了一种融合视觉注意力基于对比度的显著性检测装置。本发明的能够克服现有基于色彩信息的注意力预测模型的不足，基于自然界全彩色颜色对人眼注意力的引导性不同，本方法能够凸显不同色彩对注意力的影响，有助于符合人眼感知的注意力预测。
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公开(公告)号：CN112562000A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011543458.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征点检测和误匹配筛选的机器人视觉定位方法，包括以下步骤：A：构建高斯图像金字塔；B：对的每一层图像分别以四边形模型进行FAST特征点检测；C：对提取的特征点基于邻域像素值构建BRIEF描述子；D：基于BRIEF描述子进行暴力匹配；E：对误匹配的特征点进行筛选，基于筛选结果将匹配的特征点对应到原始参考图像和待匹配图像本发明的优点在于：通过四边形模式进行特征点检测，提高检测速度，通过构建高斯图像金字塔，消除FAST特征点不具备尺度性的缺陷，基于暴力匹配，确保特征点能够相互匹配，然后再对误匹配的特征点进行筛选，保留正确的匹配结果，从而方便进行位姿解算。
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公开(公告)号：CN106971544B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710339106.8
申请日：2017-05-15
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种直接利用静态图像来检测车辆拥堵的方法，其包括步骤：数据预处理；多任务卷积神经网络训练；检测图像；车辆排队长度及拥堵判定。通过数据预处理确定图像视角、车辆数和车辆密集度。将样本图像通过原始RGB图像转换后的灰色图像和光照不变图像，作为多任务卷积神经网络的输入，来训练多任务卷积神经网络，对图像视角、车辆数和车辆密集度并行进行训练。将待检测图像输入训练后的多任务卷积神经网络，得到与待检测图像相对应的图像视角、车辆数和车辆密集度或其组合信息。根据图像视角、车辆数和车辆密集度综合判断车辆拥堵情况。本发明不需要识别车辆移动过程，直接利用静态图像即可得到车辆数目实现拥堵检测的判定。
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