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公开(公告)号：CN115051812A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210810650.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于信息科学领域，具体涉及一种基于二维码和生物特征的用户身份双重识别方法，以及采用该识别方法工作的用户身份双重验证系统。该识别方法包括如下注册阶段和认证阶段两个主要过程。其中，在注册阶段，管理方请求用户上传账户资料、用户信息和用户的生物特征识别信息，并向用户发送密钥对。其中，生物特征识别信息包括人脸图像。在认证阶段，管理方首先获取用户人脸，在人脸匹配成功后，管理方和用户通过二维码来实现数字签名验证。数字签名验证成功后完成用户身份认证。基于该方法的身份认证逻辑，本发明还设计了一个专用于身份识别的验证系统。本发明的技术方案解决了现有数字账号身份认证方式的保密性和安全性不足的问题。
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公开(公告)号：CN114999629A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210471036.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , A61B5/00 , A61B6/00
Abstract: 本发明属于医学影像处理领域，具体涉及一种基于多特征融合的AD早期预测方法、系统、装置。本发明针对基于Brain 18F‑FDG PET切片图像的预测AD的复杂问题，重新设计了一个新的包含双卷积的骨干网络和分类网络的神经影像预测模型；并在网络模型中引入多注意力模块。在数据集采集过程中，以滤波、裁剪等方式代替传统扩增方法扩增PET切片，提高网络模型的泛化特性。在网络模型的训练阶段，将模糊标签并运用到监督对比学习损失中，在预测阶段还结合分类结果和临床精神心理评估结果进行联合分析，得到最可靠的预测结论。本发明解决了现有图像处理方法在针对Brain 18F‑FDG PET影像进行AD预测时，存在的鲁棒性低、差裕度差和识别率低等问题。
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公开(公告)号：CN114879674A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210515083.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，公开了一种预制构件堆场中巡检机器人调度与路径规划方法，首在建模时充分考虑了预制构件堆场环境条件，并考虑了局部带有避障效果的路径规划方法；其次在获得避障条件下的货架距离矩阵后，将每个货架的停留时间窗作为约束条件考虑在内，使用粒子群优化算法计算同时满足成本最低和效率最高的巡检机器人调度与路径规划方法；本发明对硬件的性能要求较低，系统的实时性好，因而能够实现在云端对巡检机器人进行调度和路径规划，能够实现巡检机器人最优巡检方案。
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公开(公告)号：CN114332847A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210006799.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/64 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于图像聚类领域，具体涉及一种基于主动选择约束的深度图像聚类方法、系统、装置。包括如下步骤：S1：构建包含两个共享权重的子网络的孪生网络；S2：在孪生网络后增加一个聚类网络进而得到所需的深度图像聚类模型；S3：获取多个原始图像，构成所需的数据集；S4：随机选择数据集中样本图像，人工添加约束信息后依次输入到深度图像聚类模型中完成聚类处理；S5：根据数据集中所有样本的对应的聚类结果，主动选择各个类别中具有弱链接关系的样本图像构建成对约束，重新聚类；S6：设定迭代次数对网络模型进行迭代训练。本发明解决了现有半监督聚类方法的数据集中样本间的成对约束质量难以保证，进而导致聚类精度差等问题。
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公开(公告)号：CN114327526A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210006091.4
申请日：2022-01-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，具体涉及一种移动边缘计算环境中的任务卸载方法及其应用。该方法包括如下步骤：S1：将完整的工作任务划分为不同的环节，进而构建表征工作任务的工作流依赖图WDG；S2：确定WDG中各个任务结点的属性集；S3：创建表征工作任务的能耗传递全图ETG；S4：将不可卸载的任务结点对应的入度边和出度边删除，生成简化能耗传递图ETG1；S5：根据ETG1生成对应的线性能耗传递图ETG2；S6：以满足时间约束且最小化终端的设备能耗为优化目标，得到具有最小化设备能耗的路径，并进行任务卸载。本发明解决了现有MEC环境无法完成对复杂的非线性任务进行计算任务卸载，且容易造成任务处理过程的能耗升高，实时性降低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113468885A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110790797.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种中文商标相似度计算方法，属于商标检索技术领域，包括：获取第一商标和第二商标的名称，并对第一商标名称和第二商标名称进行分词，分别得到词语列表；对两个词语列表中的词语两两组合计算词林词语相似度、知网词语相似度、Word2Vec词语相似度的综合相似度作为词语相似度，并取最大值作为局部相似度，得到两个局部相似度列表；根据两个局部相似度列表，计算两商标的含义相似度，最后判断两商标是否为近似商标申请。本发明能够解决本体知识方法中使用语义词典计算商标含义相似度时，存在的同义词识别不准，知识库有限以及相似度计算结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN112801414A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110229789.8
申请日：2021-03-02
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种装配式建筑构件排产优化方法及系统，以均衡每条生产线生产时间为前提，基于线性规划求解每条生产线中各构件类型的应分构件数，得到每条生产线的构件集；以交付时间最短为目标，基于贪心‑遗传算法对所述每条生产线的构件集求解构件生产顺序，得到每条生产线生产时间最短的最优构件排产次序，实现构件排产优化；以模具成本最优为目标，基于非线性规划求解所述每条生产线的构件集中各模具型号的最少模具套数，得到每条生产线上的模具套数，实现构件排产优化；该排产优化方法以交付时间最短、模具成本最优为目标，提高了生产线的产能。
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公开(公告)号：CN107526970A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710737006.0
申请日：2017-08-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于动态二进制平台检测运行时程序漏洞的方法，属于虚拟机与程序分析技术领域，包括：基于二进制代码执行平台Pin，对主存和寄存器中来自外部渠道的输入进行识别并将其作为可疑污染源加以标记；通过中间指令层实现可疑污染源传播行为的跟踪，根据各指令操作数的污点状态对污染行为进行分析，其中污点状态包括被污染、未被污染和受控污染；建立内存模型和寄存器模型记录每个主存字节和寄存器字节的污点状态。本发明提出受约束的污染状态，提高了漏洞检测的覆盖率。提供全新的Hash链接表结构，该结构可以在不增加存取时间的情况下，减少污点信息的存储空间。通过将不相关的API函数过滤机制，大大降低了系统运行开销。
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公开(公告)号：CN216883948U
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202123155160.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本实用新型的一种用于建筑预制构件堆场巡检盘点的机器人，包括运动底盘，还包括承载板块，承载板块纵向固定在载重平台上；还包括定位激励器和盘点激励器；定位激励器安装在承载板块前下方，靠近地面；盘点激励器安装在承载板块顶部侧面；RFID阅读器，安装在承载板块内部中心位置；电池电源，安装在载重平台底盘中心；无线路由器，安装在承载板块顶端后侧；包括建筑预制构件RFID和地面轨道RFID；建筑预制构件RFID事先安装在构件侧面；地面轨道RFID安装在巡检机器人巡检路线的地面上。本实用新型进而解决现有预制构件堆场中难以自动化进行盘点与巡检的问题，为提高预制构件内运与发货效率奠定基础，极大的降低了因盘点与寻找构件所花费的人力物力。
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公开(公告)号：CN215525732U
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202122118748.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本实用新型涉及机械领域，特别是涉及一种用于建筑预制构件在线生产检测的载台机构。该载台机构包括运动模台，激光传感器，RFID芯片，以及RFID读卡器。其中，运动模台包括运动底座、平台和多个模具。运动底座承载上方的平台，并驱动平台按照预设的路径移动。多个模具分别沿平台的运动方向依次排列并安装在平台上。激光传感器包括相对设置的激光发生器和激光感应器。分别安装在运动模台运动路径的两侧。RFID芯片安装在各个模具中平行于运动模台运动方向的同一侧。RFID读卡器安装在质量检测区中靠近RFID芯片的一侧。RFID芯片中存储有各个模具中预制构件的类型和规格信息。本实用新型解决了现有技术中难以实现预制构件类型区分，以及质量检测效率低的问题。
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