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公开(公告)号：CN108596269B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201810416943.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法。该方法包括以下步骤：首先，对足底压力图像进行滤波，构建足底压力图像数据集；其次，分别提取特征，包括提取具有明确特征意义的特征和利用卷积神经网络CNN提取的图像特征；然后，将具有明确特征意义的特征和利用CNN提取的图像特征进行融合，经归一化后得到特征数据集；最后，足底压力图像的识别，将特征数据集送入支持向量机SVM进行训练、测试，得到结果。该方法避免了因图像不清楚而导致的特征提取困难等问题，从而提高了方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112434655A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011432129.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应置信度图卷积网络的步态识别方法，其步骤包括：1获取包含人体姿态信息的数据集；2建立自适应置信度图卷积网络模型；3离线训练建立的自适应置信度图卷积网络模型；4利用建立好的模型实现预测，以达到步态识别的目的。本发明能通过自适应置信度图卷积网络姿态数据中提取步态特征并减少姿态数据中噪声的影响，从而能提高步态识别的准确率，同时改善现有基于外观的步态识别算法对外观变化敏感的缺点。
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公开(公告)号：CN112364526A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011376058.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供一种基于果蝇算法的模糊批调度方法及系统，将工件的加工时间定义为模糊数，同时批的加工时间受到学习效应和恶化效应的影响，使得算法的结果更加接近实际结果，为企业的决策提供更加准确的理论支持。本发明使用同时考虑尺寸和时间的启发式算法来生成初始解。同时考虑尺寸和时间去选择工件加入批中，既减少了浪费空间，又减小整个工程的完工时间。本发明使用的搜索策略考虑了批在机器上处理位置的差异，可以很好搜索优秀的解空间。为了避免果蝇算法在搜索过程中陷入局部最优，满足一定条件的果蝇种群将会被重新初始化。同时一个精英种群策略被设计，可以更好的探索优秀解空间，大大的提高了算法的运行效率。
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公开(公告)号：CN111782857A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010710865.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于混合注意力密集网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的准备；2、建立足迹图像预处理模块；3、建立初始特征提取模块；4、建立混合注意力密集网络模块；5、建立最终特征输出模块；6、权重初始化；7、网络的训练、测试及优化。本发明能获取更丰富的足迹图像的特征信息，且尽可能地提取不同个人差异的特征信息，从而提高足迹图像检索的精度与速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111680613A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010494415.4
申请日：2020-06-03
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种实时检测手扶电梯乘客摔倒行为的方法，该方法包括下述步骤，步骤一，采集乘客搭乘手扶电梯视频图像，并且处理视频图像，将视频中乘客摔倒和正常行为分别裁剪作为训练样本，得到训练集和测试集；包括本发明利用视频图像中多帧结合的方法，能够有效的得到时间方向信息。相比使用卷积神经网络提取时间方向的信息，具有简单高效的特点；本发明利用提取乘客的骨骼关键点信息作为基础样本，根据动态行为是连续性的特点，当出现人体部分被遮挡时，此时会出现部分骨骼关键点丢失，可根据前面提取相对应的骨骼关键点结合Neck的相对位置进行填充，减少因为骨骼关键点缺失导致误判和漏判的情况。
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公开(公告)号：CN111612727A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010395588.0
申请日：2020-05-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种光学足迹图像映射压力足迹图像的方法，包括以下步骤：S1:光学足迹图像的采集；S2:压力足迹图像的采集；S3:对S2中采集到的压力足迹图像进行滤波去噪；S4:将S1中的光学足迹图像和S3中的去噪后的压力足迹图像合并成一个图像，作为训练图像；S5:将多个训练图像导入到计算机内，利用Pix2Pix算法，由其生成器和判别器的不断博弈，得到最优模型；S6:采集单张光学足迹图像，导入到S5中得到的最优模型内，映射出压力足迹图像。该种光学足迹图像映射压力足迹图像的方法，可实现将光学足迹图像映射成压力足迹图像，从而为公安和科研工作人员提供可靠的目标个体的压力足迹图像，用于分析其形态特征。
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公开(公告)号：CN111340098A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010112342.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明图像处理、深度学习以及刑侦技术领域，公开了基于鞋印图像的STA-Net年龄预测方法，先将待测鞋印图像经评分模型进行数据评估，评估高于预设值代表待测鞋印图像质量合格；随后将质量合格的待测鞋印图像进行预处理操作，所述预处理操作包括去噪、中心化、伪彩化；预处理后的待测鞋印图像输入经STA-Net网络训练得到预测模型进行年龄预测，得到最终的预测年龄。图像评分模型、图像预处理模型能够对待测鞋印图像进行筛选与去躁处理，将不同来源的数据转化为满足网络输入的数据；STA-Net回归网络能够根据鞋印图像预测出年龄信息，相比于传统的预测方法，提高了预测的效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN119107635A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411042767.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测与语义分割的水面上水尺刻度智能读取方法，其步骤包括：1、水面上水尺图像数据和不同形态字母E图像数据的收集与预处理；2、构建水尺字符目标检测网络，检测水尺上数字和字母E的类别与位置信息；3、构建水尺语义分割网络，分割出水尺区域；4、构建字母E分类网络，识别水尺上与水面接触的字母E的形态；5、利用训练好的模型和公式对水面上水尺的刻度进行计算。本发明能快速准确地识别复杂视频监控场景下水尺上的字符和水面上水尺部分，从而能大大提升水尺刻度读取的精度。
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公开(公告)号：CN113469050B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110746048.7
申请日：2021-07-01
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理、深度学习技术领域，涉及一种基于图像细分类的火焰检测方法，包括以下步骤：步骤1、收集火焰图像，对数据预处理，制作成火焰数据集；步骤2、根据火焰数据集，训练CenterNet检测器，保存最佳的模型；步骤3、准备火焰与非火焰的二分类数据集；步骤4、在MobileNetV2分类模型的倒置残差模块间引入注意力模块BAM，训练二分类模型；步骤5、CenterNet检测出图像的前景目标K，然后将前景目标K裁剪成图像块送入分类模型中，进行细分类，以滤除与火焰相似的误检物体。本发明不仅可以实现远距离的火灾监测，而且检测效果更好。
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