公开(公告)号：CN118823712A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410869931.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 廉梦奇 ,  秦超杰 ,  王少成

IPC: G06V20/56 ,  A01G13/00 ,  A01M7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06F16/26 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，包括：一台智能小车，具体包括以下模块：图像采集模块，设置在智能小车的前部，用于图像采集；图像处理模块，设置在智能小车的内部，用于对图像数据进行预处理；病虫害识别模块，设置在智能小车的内部，用于对预处理后的图像数据进行病虫害识别；喷药模块，设置在智能小车的后部，用于接收并分析指令；控制模块，设置在智能小车的内部，用于控制上述各个模块的工作状态，并根据所述识别结果和所述喷药情况，实时调整智能小车的运动轨迹和喷药策略，将信息存储或上传至云端服务器。本发明结合深度学习和自动化技术，实现精准病虫害识别与喷药，具备高效、准确和环保的优点。

公开(公告)号：CN117312954A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311284785.5

申请日：2023-10-07

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 王玉堂 ,  范孝宇 ,  宁超鑫 ,  廉梦奇

IPC: G06F18/241 ,  G06F40/154 ,  G06F40/146 ,  G06F40/30 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于递归神经网络识别青少年负面信息的系统，属于人工智能和心理健康领域。所述系统包括数据获取模块、数据转换模块、数据编码模块、数据评分模块、数据干预模块。同时，基于上述系统提出了一种基于递归神经网络识别青少年负面信息的方法。本发明从社交媒体平台获取青少年用户发布的文本信息后，通过对文本信息的语义解析、树状结构或图状结构转换、语义编码、评分一系列操作后识别文本信息中的负面信息和负面倾向，并提前制定以及执行干预策略。本发明利用递归神经网络对文本信息进行深层次的语义分析，更准确地识别出负面信息和负面倾向，更及时地为青少年提供帮助，保护了青少年的身心健康。

公开(公告)号：CN117723057A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202310978157.0

申请日：2023-08-04

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 王玉堂 ,  廉梦奇 ,  汪凯 ,  王少成 ,  于智

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16 ,  G01C21/30 ,  G06F18/25 ,  G08B3/10 ,  H04W4/80 ,  H04W4/029

Abstract: 本发明提出了一种盲人室内导航系统，属于室内定位技术领域，包括至少三个部署在室内环境中的无线接入点；至少一个佩戴在盲人身上的移动设备，所述移动设备包括有惯性传感器；至少一个服务器。本发明利用服务器，通过融合算法实现了基于WiFi信号的定位信息与惯性传感器的信息的有效融合，又通过语音合成技术为盲人提供实时语音播报。本发明的技术效果为：提供了一种简单易用、安全舒适、方便快捷的室内导航服务，实现了盲人室内导航功能并提高了其精确可靠性。

公开(公告)号：CN117416156A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311663998.9

申请日：2023-12-06

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 廉梦奇 ,  王玉堂 ,  汪凯 ,  吴明睿

IPC: B43L21/00 ,  F26B3/353 ,  B08B15/04

Abstract: 本发明公开了一种黑板清洗装置，所述黑板(1)的顶部设有喷洒清洗液和清水的清洗机(2)，所述黑板(1)的顶部设有烘干黑板(1)表面的加热器(3)，所述黑板(1)的底部设有排出污水的排水槽(4)，所述清洗装置(5)设置在黑板(1)设有排水槽(4)的一侧，所述黑板(1)远离排水槽(4)的一侧与加热器(3)相连的烘干片(6)，通过清洗机(2)向黑板(1)的表面喷洒清洗液，然后清洗装置(5)配合喷洒在黑板(1)上的清洗液和清水，将黑板(1)表面清洗干净，随后通过烘干片(6)将黑板(1)表面残留的水份烘干，有效加快黑板(1)干燥的效率，避免出现黑板(1)潮湿无法实用的情况发生。

公开(公告)号：CN119722504A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411651642.8

申请日：2024-11-19

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 范孝宇 ,  秦超杰 ,  陈明武 ,  廉梦奇

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06V10/44 ,  G06V10/60 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的图像实时去噪和增强方法，包括如下步骤：利用多种传感器并行采集不同模态的图像数据，并通过传感器协同工作捕捉动态场景特征；对采集的多模态图像数据进行自适应划分，依据环境因素评估各子区域的特性，动态确定其处理优先级；针对不同子区域，动态选择最适合的深度神经网络架构进行并行处理；结合图像的时序特性，通过自适应时间窗口调整处理频率；对去噪和增强后的子区域进行像素级动态融合；通过实时反馈机制对处理参数进行调整，实现对神经网络模型的增量优化和微调，最终输出高质量的图像数据。本发明旨在通过多模态数据采集、自适应划分和实时优化，提升动态环境下的图像质量。