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公开(公告)号：CN107230219B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201710309607.1
申请日：2017-05-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为一种单目机器人上的目标人发现与跟随方法。本发明步骤包括：机器人同时定位和建图，运动帧与运动区域检测，在运动帧的运动区域进行视觉目标检测，视觉目标人追踪，视觉目标人跟随。本发明利用机器人移动过程中的场景变化检测来分析需要进行目标检测的区域，利用深度网络进行室内人的检测，利用视觉追踪算法对目标进行追踪，并控制机器人进行主动跟随。本发明基于对象视觉特征，结合机器人同时定位和见图过程对场景的估计，能够对室内目标人进行有效的发现和跟随。本发明能够在多样的图像和复杂的背景下，在室内场景对目标人进行有效的发现、追踪与跟随。
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公开(公告)号：CN106650717B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201611171659.9
申请日：2016-12-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于机器视觉图像处理技术领域，具体为一种带厚度干扰的圆形物体的精确定位方法。本发明采用基于边缘点密度去除厚度噪点的方法，以消除厚度噪点对圆形物体的干扰，同时利用噪点中心位置关系解决旋转镜像问题，计算出物体旋转的方向；针对于物体中间带有突出的圆柱的情况，利用中心偏移算法计算物体旋转角的大小。具体步骤包括：基于边缘点密度提取去除厚度产生的噪点后的边缘轮廓；基于厚度噪点中心的旋转镜像处理；基于中心点偏移的目标精确定位。本发明尤其适用于在工业场景下，快速实现带厚度干扰的圆形物体的精确检测和定位。该方法有较高的定位精度、高效的处理速率以及较好的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN106649561B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201610990193.9
申请日：2016-11-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9032 , G06Q40/00
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体为一种面向税务咨询业务的智能问答系统。该系统包括：一台安装Android操作系统终端设备，一台计算机；所述终端安装有应用软件程序，该应用软件包括语音转化模块、问题返回模块；所述计算机上安装有服务软件系统，该服务软件系统包括问题理解模块、问题检索模块；系统工作时语音转化模块将用户输出的语音数据转化为文本数据，通过问题理解模块进行语义理解，使用问题检索模块检索答案并通过问题返回模块将处理结果传输给终端用户；本发明综合使用语音识别、文本分类、相似度计算等技术，形成在专业领域不完备数据集上进行文本相似匹配的方法，可对纳税人提出问题进行深层次的语义分析，同时应对海量的用户，提供不间断的准确咨询服务，以满足税务咨询的实际需要。
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公开(公告)号：CN107230219A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710309607.1
申请日：2017-05-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T7/251 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为一种单目机器人上的目标人发现与跟随方法。本发明步骤包括：机器人同时定位和建图，运动帧与运动区域检测，在运动帧的运动区域进行视觉目标检测，视觉目标人追踪，视觉目标人跟随。本发明利用机器人移动过程中的场景变化检测来分析需要进行目标检测的区域，利用深度网络进行室内人的检测，利用视觉追踪算法对目标进行追踪，并控制机器人进行主动跟随。本发明基于对象视觉特征，结合机器人同时定位和见图过程对场景的估计，能够对室内目标人进行有效的发现和跟随。本发明能够在多样的图像和复杂的背景下，在室内场景对目标人进行有效的发现、追踪与跟随。
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公开(公告)号：CN106732693A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611012615.1
申请日：2016-11-17
Applicant: 复旦大学
IPC: B01J27/18 , B01J35/02 , C02F1/30 , C02F101/38
Abstract: 本发明属于无机光催化材料技术领域，具体为一种基于铜片的花状、落叶状碱式磷酸铜复合材料及其制备方法和应用。本发明通过常温液相生长方法在铜片上制备出花状、落叶状两种形貌的碱式磷酸铜，并分别对其进行罗丹明6G染料的光催化降解性能测试及循环性能测试，表现出优异性能。常温全光谱照射下，花状碱式磷酸铜片照射1h，染料降解率可达92.7%，循环5次实验，染料降解效率可维持80%以上；落叶状碱式磷酸铜片照射40min，染料降解率可达96.9%，循环5次实验，染料降解效率可维持85%；可作为一类新型光催化复合材料，具有广阔的发展前景。该种复合材料制备常温进行，操作简便，成本较低，原料污染小，易于工业产业化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119449372A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411427912.7
申请日：2024-10-14
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体为一种基于多方计算实现跨域数据共享的方法及装置。本发明方法包括构建用于跨域数据共享的、包含访问控制权限与文件元数据的全局数据目录；数据获取方针对数据目录中可访问的条目，编写描述数据分析过程的多方计算程序，将其发送给数据提供方，完成计算环境部署；数据获取方向数据提供方发起跨域数据共享请求，共同运行跨域数据共享过程；数据共享请求的返回结果存储在结果管理区，等待数据获取方访问；对于结果管理区的数据，数据获取方发送结果访问请求，获取结果文件存储路径，取得数据共享结果。本发明支持处在不同域的用户使用不同的数据共享方式实现跨域数据共享，提升跨域数据共享的效率和便利性。
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公开(公告)号：CN117931873A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211265129.6
申请日：2022-10-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/27 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种面向UTXO模型区块链的链上交易数据快速解析方法。本发明主要包括：根据区块链的数据结构，直接解析其对应的原始二进制数据文件获取该币种的每一笔结构化的链上交易数据；从链上交易数据中获取每一笔交易的输入地址和金额并补充到原始交易的输入字段中；最后将花费输出的交易哈希和花费时间字段补充到原始交易的输出字段中。本发明综合运用键值数据库和文件读写方法，能够快速同步解析比特币、比特币现金、莱特币、狗狗币以及大零币等UTXO类区块链从首笔交易到最新交易的数据，并对交易输入和输出中的关键字段进行补充。能够扩展到更多UTXO类区块链的链上交易数据的快速解析过程，为其数据分析提供支持。
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公开(公告)号：CN115631042A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211339318.3
申请日：2022-10-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种面向账户模型区块链的风险交易检测方法。本发明包括：实时构建账户模型区块链的交易网络图；创新地在交易网络图中提出高效的检测算法以检测典型的风险交易；对交易网络图中的风险交易提供可视化的结果展示。本发明能够及时主动地对账户模型区块链中的风险交易进行检测，提供详细的风险交易日志记录，同时用户可以自行设定风险交易检测的各项参数，以满足特定的需求。本发明可大大提高对账户模型区块链中风险交易检测的效率，实现主动检测；有助于研究账户模型区块链中的风险交易，以便主动追踪和打击非法活动等，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112419061A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011312358.X
申请日：2020-11-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明属于区块链领域，具体为一种在区块链中多维度追踪资金流向的智能分析方法。本发明主要包括：比特币区块链链上数据实时解析与存储；集成资金追踪方式，添加多项自定义约束条件优化追踪效果；多进程并发处理资金追踪任务；创新地从四个维度（交易、地址、用户、行业）和两个角度（资金流动、资金分布）分析追踪结果。本发明能够快速形成可视化、可追溯的资金流通链，为用户提供不同维度、不同角度的高准确率资金追踪分析结果。本发明方法具备高可用性和灵活性。
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公开(公告)号：CN107193279A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710320077.0
申请日：2017-05-09
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0251 , G05D1/0276
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉和IMU信息的机器人定位与地图构建系统。本发明利用纯视觉导航信息对IMU偏差模型、绝对尺度以及重力加速度方向等进行估计；在视觉导航中，使用高效的ORB特征提取算法，对图像帧提取丰富的ORB特征；利用基于预积分的IMU动力学模型建立相机的运动模型，对相机位置进行实时初步估计；在初步估计的基础上对两个图像帧之间的ORB特征进行更为精确的估计，再利用多目几何知识，实现对空间地图点三维重构；在融合IMU信息的视觉信息匹配的基础之上，采用基于因子图的后端优化算法，实时对地图位置进行精确和实时的估计。本发明能够对机器人运动和周围环境信息进行精确的估计。
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