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公开(公告)号：CN119417995A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510027365.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法，能够在无需依赖真实深度信息的情况下，通过处理来自多个视角的图像，有效解决遮挡区域的三维重建问题，并计算出具有高精度的点云模型。首先，提取多尺度特征；然后，采用可变形的大核注意力网络聚合全局信息，计算场景的深度图和对应的置信图；其次，计算对比一致性损失和感知一致性损失为深度估计过程提供伪监督信号，优化深度图；最后，融合深度图，即可获得点云模型。本发明充分利用基于多种监督项的无监督多视图立体计算方法，有效挖掘输入图像自身的特征，估计出高质量的深度图，进而计算出精确的点云模型。
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公开(公告)号：CN117374265A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311538383.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 安徽大学
IPC: H01M4/38 , H01M4/62 , H01M10/052
Abstract: 本发明公开了具有表面微结构的生物碳基锂负极及其在锂金属电池中的应用，该生物碳由三维互穿交联表面微结构外层和碳骨架内层组成，有利于锂金属熔融沉积和电解液的吸附浸润，为电化学过程中的体积变化提供了容变空间。本发明的生物碳结构拥有良好的毛细作用力，可与熔融金属锂浸润从而构成复合锂金属负极材料，在锂金属电池反应过程中，其能够为锂离子提供良好的三维通道框架，引导锂离子均匀的沉积与脱出，提高电池体系安全性和循环性能。
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公开(公告)号：CN116665003A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310942753.3
申请日：2023-07-31
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开一种基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取点云信息中具有稀疏性和完整性的点云特征；步骤S2、根据所述具有稀疏性和完整性的点云特征，得到BEV特征交互的全局特征；步骤S3、将所述BEV特征交互的全局特征进行多尺度特征融合，实现点云三维目标检测。采用本发明的技术方案，以解决现有两阶段点云三维目标检测任务中存在的点云特征模糊、缺乏稀疏性、BEV特征缺乏全局交互以及ROI Pooling特征缺乏多维度表征问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116665003B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310942753.3
申请日：2023-07-31
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开一种基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取点云信息中具有稀疏性和完整性的点云特征；步骤S2、根据所述具有稀疏性和完整性的点云特征，得到BEV特征交互的全局特征；步骤S3、将所述BEV特征交互的全局特征进行多尺度特征融合，实现点云三维目标检测。采用本发明的技术方案，以解决现有两阶段点云三维目标检测任务中存在的点云特征模糊、缺乏稀疏性、BEV特征缺乏全局交互以及ROI Pooling特征缺乏多维度表征问题。
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公开(公告)号：CN119417995B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510027365.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法，能够在无需依赖真实深度信息的情况下，通过处理来自多个视角的图像，有效解决遮挡区域的三维重建问题，并计算出具有高精度的点云模型。首先，提取多尺度特征；然后，采用可变形的大核注意力网络聚合全局信息，计算场景的深度图和对应的置信图；其次，计算对比一致性损失和感知一致性损失为深度估计过程提供伪监督信号，优化深度图；最后，融合深度图，即可获得点云模型。本发明充分利用基于多种监督项的无监督多视图立体计算方法，有效挖掘输入图像自身的特征，估计出高质量的深度图，进而计算出精确的点云模型。
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公开(公告)号：CN119462385A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411776082.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种手性二羰基类化合物及其不对称制备方法，其中手性二羰基类化合物为具有下式I所示结构的光学活性化合物，包括其具有相同化学通式的立体异构体：#imgabs0#式中：*代表手性碳原子；n为0、1或2；Ar为芳环或者取代芳环；R1、R2、R3、R4、R5分别独立地选自氢、卤素、C1‑10的烃基或烃氧基；R6独立地选自C1‑10烷基或芳基；R7独立地选自C1‑10烷基或芳基。本发明应用小分子手性异硫脲催化剂，催化一类电化学不对称烷基化反应为关键步骤，以高收率、高立体选择性及克级规模精准、快速地合成了手性二羰基类化合物。本发明的制备方法简单，具有生物医学实用性和工业应用前景。
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公开(公告)号：CN119431793A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411414160.0
申请日：2024-10-11
Applicant: 安徽大学
IPC: C08G77/04 , C08G77/06 , C08K9/10 , C08K3/22 , C08K3/36 , C08K9/06 , C08K3/08 , C08J9/26 , C08L83/04 , B01J20/26 , B01J20/28 , B01J20/30 , B01D15/08 , G01N21/64
Abstract: 本发明属于分析化学技术领域，具体公开了一种磁性荧光金纳米团簇分子印迹聚合物及其制备方法和在磺胺嘧啶荧光检测中的应用，通过对Fe3O4纳米颗粒表面包覆二氧化硅壳层并对壳层进行表面修饰，随后与金纳米团簇(AuNCs)结合。在此基础上利用分子印迹技术选择以磺胺嘧啶(SD)为模板分子，混合型硅烷偶联剂(APTES)作为功能单体将分子印迹层包覆在Fe3O4@SiO2@AuNCs表面，制备出磁性荧光金纳米团簇印迹聚合物Fe3O4@SiO2@AuNCs‑MIPs。本发明结合磁分离技术、分子印迹聚合物的高度选择性、简便迅速和荧光检测的高灵敏度，能够准确、特异性地识别磺胺嘧啶，能够有效应用于对磺胺嘧啶的分析检测。
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公开(公告)号：CN117408920A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311449679.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征和注意力机制的多样性图像修复方法，包括S1：预处理数据集中图像，预处理后的数据集中包括受损图像和真实图像；S2:构建多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复网络；S3：将步骤S1中图像数据集中训练集的真实图像和掩码数据集中训练集的受损图像输入步S2构建的多样化图像修复网络；S4：将步骤S3处理后的图像经过语义注意力层和空洞卷积模块输出特征图，并将输出的特征图像拼接在一起合成一个特征图，并通过图像修复模型进行修复。采用多尺度特征表示模块从图像中提取多尺度空间信息细化粗糙结果，同时具有较快的推理速度，且配合使用注意力机制，使得模型在补全受损图像时，提高了生成的修复图像的视觉质量。
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